I detta dokument föreslår vi ett monokulärt ramverk för att upptäcka 3D-objekt inom området autonom körning. Till skillnad från tidigare bildbaserade metoder som fokuserar på RGB-funktion extraherad från 2D-avbildningar löser vår metod detta problem i det rekonstruerade 3D-utrymmet för att explicit utnyttja 3D-sammanhang. För detta ändamål utnyttjar vi först en fristående modul för att omvandla indata från 2D-bildplan till 3D-punktmolnutrymme för en bättre indatarepresentation, sedan utför vi 3D-detekteringen med hjälp av PointNets stamnät för att erhålla objektets 3D-platser, dimensioner och orienteringar. För att förbättra punktmolnens särskiljande förmåga föreslår vi en multimodal fusionsmodul för att inbädda den kompletterande RGB-köen i den genererade punktmolnsrepresentationen. Vi hävdar att det är mer effektivt att härleda de 3D-gränsande rutorna från det genererade 3D-scenutrymmet (dvs. X,Y, Z-utrymme) jämfört med bildplanet (dvs. R,G,B-bildplanet). Utvärdering av det utmanande KITI-datasetet visar att vår strategi ökar prestandan hos den senaste monokulära metoden med stor marginal.
I REF föreslås en fusionsmodul för multimodala funktioner för att inbädda den kompletterande RGB-ledningen i den genererade punktmolnsrepresentationen.
Accurate Monocular 3D Object Detection via Color-Embedded 3D Reconstruction for Autonomous Driving
{'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']}