초록
정확하고 신뢰성 있는 3D 객체 감지는 안전한 자율 주행에 필수적입니다. 최근의 발전에도 불구하고, 스테레오 기반 방법과 LiDAR 기반 방법 간의 성능 차이는 여전히 크습니다. 스테레오 기반 3D 객체 감지 방법의 성능은 특히 전경에 속하는 픽셀들의 깊이 추정에 있어 정확도가 중요합니다. 또한, 스테레오 기반 방법들은 깊이 추정 정확도에서 높은 분산을 겪고 있으며, 이는 종종 객체 감지 파이프라인에서 고려되지 않습니다. 이러한 두 가지 문제를 해결하기 위해, 우리는 CG-Stereo라는 신뢰도 지도된 스테레오 3D 객체 감지 파이프라인을 제안합니다. 이 방식은 깊이 추정 과정에서 전경과 배경 픽셀을 위한 별도의 디코더를 사용하며, 깊이 추정 네트워크에서 얻은 신뢰도 추정을 3D 객체 검출기에서 부드러운 어텐션 메커니즘으로 활용합니다. 우리의 접근법은 KITTI 벤치마크에서 모든 최신 스테레오 기반 3D 검출기보다 우수한 성능을 보입니다.