단일 카메라를 이용한 3D 객체 검출의 분리

본 논문에서는 단일 RGB 이미지에서 단안 3D 객체 검출을 위한 접근 방식을 제안합니다. 이 접근 방식은 2D 및 3D 검출 손실에 대한 혁신적인 분리 변환과 3D 바운딩 박스를 위한 새로운 자기 감독 신뢰도 점수를 활용합니다. 제안된 손실 분리는 매개변수 간 복잡한 상호 작용이 있는 손실이 존재할 때 훈련 동역학을 단순화하고 독립적인 회귀 항들의 균형 문제를 우회하는 두 가지 장점을 가지고 있습니다. 본 연구의 해결책은 특정 손실에 대한 매개변수 그룹의 기여를 분리하여 그 성질을 변경하지 않고 이러한 문제들을 극복합니다. 또한, 2D 검출 결과 개선을 위해 새로운 부호화된 Intersection-over-Union (IoU) 기준에 기반한 손실 함수에 손실 분리를 적용하였습니다.방법론적 혁신 외에도, KITTI3D 데이터셋에서 3D 검출 결과를 비교하는 데 가장 중요한 데이터셋으로 알려진 AP 지표를 비판적으로 검토하였습니다. 우리는 11점 보간 AP 지표에 존재하는 결함을 식별하고 해결하였으며, 이 결함은 모든 이전에 발표된 검출 결과에 영향을 미쳤으며 특히 단안 3D 검출 결과에 편향성을 초래하였습니다. KITTI3D와 nuScenes 데이터셋에서 광범위한 실험 평가와 삭감 연구를 수행하였으며, 자동차 객체 범주에서 큰 마진으로 새로운 최고 수준의 결과를 달성하였습니다.