Vi presenterar RoarNet, en ny metod för 3D-objektdetektering från 2D-bild och 3D Lidar-punktmoln. Baserat på två stegs ramverk för objektdetektering ([1], [2]) med PointNet [3] som vårt stamnät föreslår vi flera nya idéer för att förbättra 3D-objektdetekteringens prestanda. Den första delen av vår metod, RoarNet 2D, uppskattar 3D-poser av objekt från en monokulär bild, som approximerar var man ska undersöka ytterligare, och härleder flera kandidater som är geometriskt genomförbara. Detta steg minskar avsevärt möjliga 3D-regioner, som annars kräver krävande bearbetning av 3D-punktmoln i ett enormt sökutrymme. Sedan den andra delen, RoarNet 3D, tar kandidatregionerna och genomför djupgående slutsatser för att avsluta slutliga poser på ett rekursivt sätt. Inspirerad av PointNet, RoarNet 3D-processer 3D-punktmoln direkt utan förlust av data, vilket leder till exakt upptäckt. Vi utvärderar vår metod i KITTI, ett 3D-objektdetekteringsriktmärke. Vårt resultat visar att RoarNet har en överlägsen prestanda jämfört med toppmoderna metoder som är allmänt tillgängliga. Anmärkningsvärt nog överträffar RoarNet också toppmoderna metoder även i miljöer där Lidar och kamera inte är tidssynkroniserade, vilket är praktiskt taget viktigt för den faktiska körmiljön.
RoarNet REF tillämpar en 2D-detektor för att först uppskatta 3D-poser av objekt från en monokulär bild innan bearbetning av motsvarande 3D-punktmoln för att erhålla de sista 3D-gränsboxarna.
RoarNet: A Robust 3D Object Detection based on RegiOn Approximation Refinement
{'venue': '2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}