Figur 1: Resultat från vår singelbild, monokulära 3D-objektdetekteringsnätverk MonoDIS på en KITTI3D-testbild med motsvarande fågel-ögonvy, som visar dess förmåga att uppskatta storlek och orientering av objekt på olika skalor. I detta dokument föreslår vi en strategi för monokulär 3D-objektdetektering från en enda RGB-bild, som utnyttjar en ny disentangling transformation för 2D- och 3D-detektionsförluster och en ny, självövervakad konfidenspoäng för 3D- avgränsande rutor. Vår föreslagna förlustfördelning har den dubbla fördelen att den förenklar träningsdynamiken i närvaro av förluster med komplexa interaktioner mellan parametrar, och kringgår frågan om att balansera oberoende regressionstermer. Vår lösning löser dessa frågor genom att isolera det bidrag som grupper av parametrar ger till en given förlust, utan att ändra dess karaktär. Vi tillämpar ytterligare förlustfördelning till en annan ny, signerad Intersektion-over-Union kriteriumdriven förlust för att förbättra 2D-detektionsresultat. Förutom våra metodologiska innovationer granskar vi kritiskt det AP-mått som används i KITTI3D, vilket framträdde som det viktigaste datasetet för att jämföra 3D-detektionsresultat. Vi identifierar och löser en brist i 11-punkts interpolerade AP metriska, som påverkar alla tidigare publicerade detektionsresultat och framför allt förvränger resultaten av monokulär 3D-detektion. Vi tillhandahåller omfattande experimentella utvärderingar och ablationsstudier och sätter en ny toppmodern teknik på KITTI3D Car-klassen.
MonoDIS REF beskriver en tvåstegsarkitektur för detektering av monokulära 3D-objekt som lösgör beroenden av olika parametrar genom att införa en ny förlust som gör det möjligt att hantera grupper av parametrar separat.
Disentangling Monocular 3D 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']}