Vi presenterar ett effektivt ramverk för 3D-objektdetektering baserat på en enda RGB-bild i scenariot med autonom körning. Våra ansträngningar är att extrahera den underliggande 3D-informationen i en 2D-bild och bestämma den exakta 3D-gränsboxen för objektet utan punktmoln eller stereodata. Med hjälp av 2D-objektdetektorn föreslår vi ett konstgjort tillvägagångssätt för att effektivt få fram en grov kuboid för varje förutsagd 2D-låda. Den grova kuboiden har tillräcklig noggrannhet för att vägleda oss att bestämma 3D-rutan av objektet genom förfining. I motsats till tidigare toppmoderna metoder som endast använder de funktioner som utvinns ur 2D-båset för förfining av lådor, utforskar vi 3D-strukturens information om objektet genom att använda de visuella egenskaperna hos synliga ytor. De nya funktionerna från ytor används för att eliminera problemet med representation tvetydighet som endast med hjälp av en 2D begränsande låda. Dessutom undersöker vi olika metoder för 3D-boxförfining och upptäcker att en klassificeringsformulering med kvalitetsmedveten förlust har mycket bättre prestanda än regression. Utvärderad på KITI-riktmärket överträffar vår strategi nuvarande toppmoderna metoder för enkel RGB-bildbaserad 3D-objektdetektering.
För att undvika datorfunktioner endast från 2D-förslag, GS3D REF föreslår att härleda en grov kuboid och att extrahera funktioner från de synliga ytorna på den projicerade kuboiden.
GS3D: An Efficient 3D Object Detection Framework for Autonomous Driving
{'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']}