I det här dokumentet studerar vi problemet o f 3D object de tection från stereobilder, där den viktigaste utmaningen är hur man effektivt kan använda stereoinformation. Olika från tidigare metoder med hjälp av pixel -nivå 3D objektdetektion syftar till att lokalisera amodal 3D begränsande rutor av objekt av specifika klasser i 3D utrymme [,, 18,29]. Detektionsuppgiften är relativt enklare [,, 15] när aktiva 3D-skanningsdata tillhandahålls. De aktiva avsökningsdata är dock av hög kostnad och begränsad skalbarhet. Vi tar itu med problemet med 3D-detektering från passiva bilddata, som kräver endast billig hårdvara, anpassa sig till olika skalor av objekt, och erbjuder fruktbara semantiska funktioner. Monocular 3D-detektion med en enda RGB-bild är mycket illa placerad på grund av den tvetydiga kartläggningen från 2D-bilder till 3D-geometrier, men fortfarande lockar forskning ef forts [, 3 ] på grund av sin enkelhet i design. Att lägga till fler ingångsvyer kan ge mer information för 3D-resonemang, vilket allmänt demonstreras i den traditionella multi-view geometrin [ ] området genom att hitta täta patch-nivåkorrespondenser för punkter och sedan uppskatta deras 3D platser genom triangulation. De geometriska meth ods hanterar patch-nivå punkter med lokala funktioner, medan inga semantiska ledtrådar på objektnivå beaktas. Stereo data med par av bilder är mer lämpliga för 3D-detektering, eftersom skillnaderna mellan vänster och höger bild kan avslöja spacial varians, särskilt i djup dimension. Medan omfattande arbete [, 2', ] har gjorts på djupt lärande baserad stereo matchning, är deras huvudsakliga fokus på pixel nivå snarare än objektnivå. 3DOP [ ] använder stereobilder för 3D-objektdetektering och uppnår toppmoderna resultat. Men senare visar vi att vi kan få resultat av jämförelser med hjälp av endast en monokulär bild, genom att placera 3D-ankare på rätt sätt och utvidga det regionala förslagets nettoarbete (RPN) [ ] till 3D. Därför är vi motiverade att på nytt överväga hur man bättre kan utnyttja potentialen hos stereobilder för exakt 3D-objektdetektering. I detta dokument föreslår vi stereon Triangulation Learning Network (TLNet) för 3D-objektdetektering från stereobilder, som är fri från beräkning pixel-nivå djupkartor och kan enkelt integreras i baslinje monoc iular detektor. Nyckelidén är att använda en 3D-ankarlåda för att explicit konstruera geometriska korrespondenser på objektnivå av dess två projektioner på ett par stereobilder, från vilka nätverket lär sig att triangulera ett målobjekt nära ankaret. I det föreslagna TLNet introducerar vi en 978-7281-3293-
TLNet REF introducerar ett triangulationsbaserat lärnätverk för att para ihop identifierade intresseregioner mellan vänster och höger bild.
Triangulation Learning Network: From Monocular to Stereo 3D Object Detection
{'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']}