SIDE：基于结构感知实例深度估计的中心式立体三维检测器
计算机视觉与模式识别
2021-08-25 v2
摘要
三维检测在环境感知中起着不可或缺的作用。由于常用 LiDAR 传感器成本高昂，基于立体视觉的三维检测作为一种经济而有效的设置，近来受到更多关注。对于这些基于二维图像的方法，准确的深度信息是实现三维检测的关键，且大多数现有方法借助一个初步阶段来进行深度估计。它们主要关注全局深度，而忽视了该特定任务中深度信息的特性，即稀疏性与局部性，其中仅对这些三维边界框需要精确的深度。受此发现的启发，我们提出了一种基于立体图像的无锚点三维检测方法，称为结构感知立体三维检测器（记为 SIDE），其中我们通过从每个物体的 RoI 构建代价体来探索实例级深度信息。由于局部代价体的信息稀疏性，我们进一步引入匹配重加权与结构感知注意力，以使深度信息更为集中。在 KITTI 数据集上进行的实验表明，与现有无深度图监督的方法相比，我们的方法达到了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2108.09663,
title = {SIDE: Center-based Stereo 3D Detector with Structure-aware Instance Depth Estimation},
author = {Xidong Peng and Xinge Zhu and Tai Wang and Yuexin Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.09663},
year = {2021}
}
备注
accepted by WACV 2022