Vi föreslår en 3D-metod för att upptäcka objekt för autonom körning genom att till fullo utnyttja den glesa och täta, semantiska och geometriska informationen i stereobilder. Vår metod, som kallas Stereo R-CNN, utökar Snabbare R-CNN för stereoingångar för att samtidigt upptäcka och associera objekt i vänster och höger bilder. Vi lägger till extra grenar efter stereo Region Proposition Network (RPN) för att förutsäga glesa nyckelpunkter, perspektiv och objektmått, som kombineras med 2D vänster-höger rutor för att beräkna en grov 1 3D-objekt avgränsande rutan. Vi återvinner sedan den exakta 3D-gränsboxen med en regionbaserad fotometrisk inställning med hjälp av vänster och höger RoIs. Vår metod kräver inte djupinmatning och 3D-positionsövervakning överträffar dock alla befintliga fullt övervakade bildbaserade metoder. Experiment på den utmanande KITTI-datauppsättningen visar att vår metod överträffar den toppmoderna stereobaserade metoden med cirka 30% AP på både 3D-detektering och 3D-lokaliseringsuppgifter. Koden kommer att göras tillgänglig för allmänheten.
Stereo R-CNN REF skapar 2D ankare som automatiskt associerar vänster och höger avgränsande lådor.
Stereo R-CNN Based 3D Object Detection 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']}