3D-objektdetektering från monokulära bilder har visat sig vara en enormt utmanande uppgift, med prestanda av ledande system ännu inte uppnå ens 10% av LiDAR-baserade motsvarigheter. En förklaring till detta prestandagap är att befintliga system helt och hållet är i händerna på perspektivets bildbaserade representation, där objektens utseende och skala varierar drastiskt med djup och meningsfulla avstånd är svåra att dra slutsatsen. I detta arbete hävdar vi att förmågan att resonera om världen i 3D är en viktig del av 3D objektdetektion uppgift. I detta syfte introducerar vi den ortografiska funktionen transform, vilket gör att vi kan fly från bilddomänen genom att mappa bildbaserade funktioner till ett ortografiskt 3D-utrymme. Detta gör att vi kan resonera holistiskt om den rumsliga konfigurationen av scenen i en domän där skalan är konsekvent och avstånden mellan objekten är meningsfulla. Vi tillämpar denna omvandling som en del av en end-to-end djupgående lärande arkitektur och uppnå state-of-the-art prestanda på KITTI 3D-objektriktmärket.
OFTNet REF presenterar en ortografisk funktion som omvandlar bildbaserade funktioner till ett ortografiskt 3D-utrymme.
Orthographic Feature Transform for Monocular 3D Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}