Vi presenterar en djupt lärande metod för end-to-end monocular 3D-objekt detektering och metrisk form hämtning. Vi föreslår en ny förlustformulering genom att lyfta 2D-detektion, orientering och skaluppskattning i 3D-utrymme. I stället för att optimera dessa kvantiteter separat gör 3D-instansen det möjligt att korrekt mäta den metriska feljusteringen av lådor. Vi visar experimentellt att vår 10D-lyftning av sparse 2D Regions of Interests (RoIs) ger bra resultat både för 6D pose och återhämtning av texturerad metrisk geometri av instanser. Detta möjliggör ytterligare 3D-syntetisk dataförstärkning via inpainting återvunna maskor direkt på 2D-scenerna. Vi utvärderar på KITTI3D mot andra starka monokulära metoder och visar att vår strategi fördubblar AP på 3D poserar mätvärden på den officiella testuppsättningen, som definierar den nya tekniken.
ROI-10D REF föreslår en ny förlust för att korrekt mäta den metriska feljusteringen av lådor.
ROI-10D: Monocular Lifting of 2D Detection to 6D Pose and Metric Shape
{'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']}