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Dokumenttyp:
Bachelorarbeit
Autor(en):
Doan, Bach Ngoc
Titel:
Monocular Roadside 3D Perception based on Instance Segmentation
Übersetzter Titel:
Monokulare 3D-Wahrnehmung mit Hilfe von Infrastruktursensorik basierend auf Instanzsegmentierung
Abstract:
As part of the AUTOtech.agil project, this thesis aims to enhance the 2D detector node within the Providentia Mono3D system by leveraging instance segmentation models, thereby improving the system’s capacity to predict real-world 3D object locations and shapes. Addressing the absence of segmentation labels in the TUM Traffic Dataset, we extend a subset with both modal and amodal segmentation annotations. To achieve this, we propose a 2D annotation interpolation pipeline capable of interpolating...     »
übersetzter Abstract:
Im Rahmen des AUTOtech.agil-Projekts zielt diese Arbeit darauf ab, den 2D Detektor des Providentia Mono3D-Systems durch die Verwendung von Instanzsegmentierungsmodellen zu verbessern, um die 3D-Wahrnehmungsfähigkeit des realen Systems zu verbessern. Um dem Fehlen an Segmentierungsannotationen im TUM Traffic Intersection Datensatz entgegenzuwirken, erweitern wir eine Teilsatz um modale und amodale Segmentierungsmasken. Hierfür schlagen wir eine 2D-Annotationsinterpolationspipeline vor, die in der...     »
Stichworte:
Monocular 3D Perception, 3D Object Detection, Instance Segmentation, C2F Segmentation, CVAT, Labeling, YOLOv8, TensorRT, TUM Traffic Dataset, AUTOTech.agil
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
DDC:
000 Informatik, Wissen, Systeme
Betreuer:
Zimmer, Walter
Gutachter:
Knoll, Alois Christian (Prof. Dr. habil.)
Jahr:
2024
Sprache:
en
Sprache der Übersetzung:
de
Hochschule / Universität:
Technische Universität München
Fakultät:
TUM School of Computation, Information and Technology
Annahmedatum:
15.02.2024
Präsentationsdatum:
23.02.2024
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