De flesta toppmoderna 3D-objektdetektorer är starkt beroende av LiDAR-sensorer och det finns fortfarande en stor skillnad i prestanda mellan bildbaserade och LiDAR-baserade metoder, som orsakas av olämplig representation för förutsägelsen i 3D-scenarier. Vår metod, kallad Deep Stereo Geometrie Network (DSGN), minskar detta gap avsevärt genom att detektera 3D-objekt på en differentierad volymetrisk representation -3D geometrisk volym, som effektivt kodar 3D geometrisk struktur för 3D regelbundet utrymme. Med denna representation lär vi oss djupinformation och semantiska signaler samtidigt. För första gången tillhandahåller vi en enkel och effektiv stereobaserad 3D-detektionsrörledning som tillsammans uppskattar djupet och upptäcker 3D-objekt på ett endto-end-learning-sätt. Vårt tillvägagångssätt överträffar tidigare stereobaserade 3D-detektorer (ca 10 högre än AP) och uppnår till och med jämförbar prestanda med några LiDAR-baserade metoder på KITTI 3D-objektdetekteringslistan. Koden kommer att göras tillgänglig för allmänheten.
Den senaste state-of-the-art metoden, DSGN REF, föreslår användningen av en differentierad 3D volymetrisk representation av miljön för att lösa stereo 3D objektdetektion.
DSGN: Deep Stereo Geometry Network for 3D Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}