自律運転のための単眼3D物体検出

この論文の目的は、自律運転の領域において単一の単眼画像から3D物体検出を行うことです。我々の手法は、まず候補となるクラス特異的物体提案のセットを生成し、それを標準的なCNNパイプラインに通して高品質な物体検出を得ることを目指します。この論文の焦点は提案生成にあります。特に、物体は地面平面上にあるべきという事実を用いて、3Dで物体候補を配置するエネルギー最小化アプローチを提案します。次に、セマンティックセグメンテーション、文脈情報、サイズと位置の事前情報、典型的な物体形状をエンコードしたいくつかの直感的なポテンシャルを介して、画像平面に投影された各候補ボックスにスコアを付けます。我々の実験的評価は、物体提案生成手法がすべての単眼手法を大幅に上回り、発表された単眼競合の中で、挑戦的なKITTIベンチマークにおいて最高の検出性能を達成することを示しています。