Att förstå världen i 3D är en kritisk komponent i urban autonom körning. Generellt har kombinationen av dyra LiDAR-sensorer och stereo RGB-avbildning varit av största vikt för framgångsrika 3D-objektdetektionsalgoritmer, medan monokulära bild-endast metoder upplever drastiskt minskad prestanda. Vi föreslår att gapet minskas genom att det monokulära 3D-detekteringsproblemet omformuleras som ett fristående 3D-regionförslagsnätverk. Vi utnyttjar det geometriska förhållandet mellan 2D- och 3D-perspektiv, vilket gör det möjligt för 3D-boxar att utnyttja välkända och kraftfulla konvolutionella funktioner som genereras i bildrymden. För att hjälpa till att ta itu med de ansträngande 3D-parameteruppskattningarna designar vi ytterligare djupmedvetna konvolutionslager som möjliggör platsspecifik funktionsutveckling och därmed förbättrad förståelse för 3D-scenen. Jämfört med tidigare arbete med monokulär 3D-detektering består vår metod endast av det föreslagna 3D-regionens förslagsnätverk i stället för att förlita sig på externa nätverk, data eller flera steg. M3D-RPN kan avsevärt förbättra prestandan för både monocular 3D Object Detection och Bird's Eye View uppgifter inom KITTI urbana autonoma kördata, samtidigt som effektivt använda en delad modell i flera klasser.
Den enda metoden i ett steg M3D-RPN REF föreslår ett fristående nätverk för att generera 2D- och 3D-objektförslag samtidigt.
M3D-RPN: Monocular 3D Region Proposal Network for Object Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}