我的运动透露你的姿态：一种自监督单目 3D 车辆检测器
计算机视觉与模式识别
2021-03-26 v2
摘要
从单目相机数据估计被观测车辆相对于自动驾驶车辆（AV）的朝向，是估计其 6 自由度（6 DoF）姿态的重要基础模块。当前基于深度学习的、围绕该被观测车辆放置 3D 边界框的方案数据需求大且泛化性差。在本文中，我们展示了利用单目视觉里程计对已在参考域上预训练的朝向估计模型进行自监督微调。具体而言，在从虚拟数据集（vKITTI）迁移至 nuScenes 时，我们恢复了全监督方法高达 70% 的性能。随后我们演示了一种基于优化的单目 3D 边界框检测器，其构建于该自监督车辆朝向估计器之上，无需昂贵的标注数据。这使得 3D 车辆检测算法能够利用现有商业车队的大量单目相机数据实现自训练。
引用
@article{arxiv.2007.14812,
title = {What My Motion tells me about Your Pose: A Self-Supervised Monocular 3D Vehicle Detector},
author = {Cédric Picron and Punarjay Chakravarty and Tom Roussel and Tinne Tuytelaars},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.14812},
year = {2021}
}
备注
ICRA 2021 (presentation)