Vi föreslår en 3D-metod för att upptäcka objekt för autonom körning genom att till fullo utnyttja den glesa och täta, semantiska och geometriska informationen i stereobilder. Vår metod, som kallas Stereo R-CNN, utökar Snabbare R-CNN för stereoingångar för att samtidigt upptäcka och associera objekt i vänster och höger bilder. Vi lägger till extra grenar efter stereo Region Proposition Network (RPN) för att förutsäga glesa nyckelpunkter, perspektiv och objektmått, som kombineras med 2D vänster-höger rutor för att beräkna en grov 1 3D-objekt avgränsande rutan. Vi återvinner sedan den exakta 3D-gränsboxen med en regionbaserad fotometrisk inställning med hjälp av vänster och höger RoIs. Vår metod kräver inte djupinmatning och 3D-positionsövervakning överträffar dock alla befintliga fullt övervakade bildbaserade metoder. Experiment på den utmanande KITTI-datauppsättningen visar att vår metod överträffar den toppmoderna stereobaserade metoden med cirka 30% AP på både 3D-detektering och 3D-lokaliseringsuppgifter. Koden kommer att göras tillgänglig för allmänheten.
Stereo R-CNN REF kombinerar 2D-förslag från både vänster och höger bild tillsammans med de glesa nyckelpunkterna för att generera grova 3D avgränsande rutor, och förfinar sedan avgränsande rutan med hjälp av den fotometriska anpassningen av vänster och höger regioner av intresse (ROI).
Stereo R-CNN Based 3D Object Detection for Autonomous Driving
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}