Upptäcka föremål som bilar och fotgängare i 3D spelar en oumbärlig roll i autonom körning. Befintliga metoder är till stor del beroende av dyra LiDAR-sensorer för exakt djupinformation. Även om pseudo-Lidar nyligen har införts som ett lovande alternativ, till en mycket lägre kostnad enbart baserat på stereobilder, finns det fortfarande ett anmärkningsvärt prestandagap. I detta dokument ger vi betydande framsteg till pseudo-Lidar ramverket genom förbättringar i stereo djup uppskattning. Konkret anpassar vi stereonätverksarkitekturen och förlustfunktionen så att den anpassas till exakt djupuppskattning av långt borta objekt (för närvarande den primära svagheten i pseudo-LiDAR). Vidare utforskar vi idén att utnyttja billigare men extremt sparsamma LiDAR-sensorer, som ensamt ger otillräcklig information för 3D-detektering, för att minska vår djupuppskattning. Vi föreslår en djupförökningsalgoritm, som styrs av de första djupuppskattningarna, för att sprida dessa få exakta mätningar över hela djupkartan. Vi visar på KITI-objektdetekteringsriktmärket att vårt kombinerade tillvägagångssätt ger betydande förbättringar i djupuppskattning och stereobaserad 3D-objektdetektering - som överträffar den tidigare toppmoderna detekteringsnoggrannheten för avlägsna objekt med 40 procent. Vår kod kommer att vara tillgänglig för allmänheten på https: //github.com/mileyan/Pseudo_Lidar_V2.
Pseudo-Lidar++ REF förbättrar över ramen Pseudo-Lidar som anpassar stereonätverksarkitekturen och förlustfunktionen för direkt djupuppskattning, vilket ger mer exakta förutsägelser för långt borta objekt.
Pseudo-LiDAR++: Accurate Depth for 3D Object Detection in Autonomous Driving
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}