RefinedMPL:用于自动驾驶中三维目标检测的精炼单目伪激光雷达
计算机视觉与模式识别
2019-11-25 v1
摘要
在本文中,我们致力于解决用于自动驾驶单目三维目标检测的raw PseudoLiDAR惊人高密度所引起的模糊性问题。在几乎没有计算开销的情况下,我们提出了在三维检测之前对PseudoLiDAR进行监督式与非监督式稀疏化方案。在KITTI目标检测基准上,这两种策略仅使用约5%的点就帮助标准三维检测器获得优于raw PseudoLiDAR基线的性能,从而使我们的单目框架与基于激光雷达的对应框架在计算上等价(图1)。此外,我们这种架构无关的精炼在KITTI3D测试集上针对"Car"和"Pedestrian"类别提供了最先进的结果,其中"Pedestrian"相对提升54%。最后,我们对单目与基于激光雷达的三维检测框架之间的差异进行了探索性分析,以指导未来的工作。
引用
@article{arxiv.1911.09712,
title = {RefinedMPL: Refined Monocular PseudoLiDAR for 3D Object Detection in Autonomous Driving},
author = {Jean Marie Uwabeza Vianney and Shubhra Aich and Bingbing Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.09712},
year = {2019}
}