자율주행을 위한 단안 3D 물체 검출

이 논문의 목표는 자율주행 분야에서 단일 단안 이미지로부터 3D 물체 검출을 수행하는 것입니다. 우리의 방법은 먼저 후보 클래스별 물체 제안을 생성하는 것을 목표로 하며, 이후 표준 CNN 파이프라인을 통해 고품질의 물체 검출을 얻습니다. 이 논문의 초점은 제안 생성에 있습니다. 특히, 우리는 물체가 바닥면에 있어야 한다는 사실을 이용하여 3D에서 물체 후보를 배치하는 에너지 최소화 접근 방식을 제안합니다. 그런 다음 의미 분할, 맥락 정보, 크기 및 위치 우선 사항, 전형적인 물체 형태를 인코딩하는 여러 직관적인 잠재력을 통해 이미지 평면에 투영된 각 후보 상자를 평가합니다. 우리의 실험 평가는 우리의 물체 제안 생성 접근 방식이 모든 단안 접근 방식보다 유의미하게 우수하며, 발표된 단안 경쟁자 중 가장 어려운 KITTI 벤치마크에서 최고의 검출 성능을 달성함을 보여줍니다.