Fugu-MT 論文翻訳(概要): PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection

論文の概要: PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.13192v2
Date: Fri, 9 Apr 2021 06:37:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-16 20:44:06.988000
Title: PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection
Title（参考訳）: pv-rcnn: 3dオブジェクト検出のためのpoint-voxel機能セット抽象化
Authors: Shaoshuai Shi, Chaoxu Guo, Li Jiang, Zhe Wang, Jianping Shi, Xiaogang Wang, Hongsheng Li
Abstract要約: 我々はPointVoxel-RCNN(PV-RCNN)という新しい高性能な3Dオブジェクト検出フレームワークを提案する。提案手法は3次元ボクセル畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とPointNetベースの集合抽象化の両方を深く統合する。 3DボクセルCNNの効率的な学習と高品質な提案と、PointNetベースのネットワークのフレキシブル・レセプティブ・フィールドを利用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 76.30585706811993
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: We present a novel and high-performance 3D object detection framework, named PointVoxel-RCNN (PV-RCNN), for accurate 3D object detection from point clouds. Our proposed method deeply integrates both 3D voxel Convolutional Neural Network (CNN) and PointNet-based set abstraction to learn more discriminative point cloud features. It takes advantages of efficient learning and high-quality proposals of the 3D voxel CNN and the flexible receptive fields of the PointNet-based networks. Specifically, the proposed framework summarizes the 3D scene with a 3D voxel CNN into a small set of keypoints via a novel voxel set abstraction module to save follow-up computations and also to encode representative scene features. Given the high-quality 3D proposals generated by the voxel CNN, the RoI-grid pooling is proposed to abstract proposal-specific features from the keypoints to the RoI-grid points via keypoint set abstraction with multiple receptive fields. Compared with conventional pooling operations, the RoI-grid feature points encode much richer context information for accurately estimating object confidences and locations. Extensive experiments on both the KITTI dataset and the Waymo Open dataset show that our proposed PV-RCNN surpasses state-of-the-art 3D detection methods with remarkable margins by using only point clouds. Code is available at https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.
Abstract（参考訳）: 本稿では,点雲からの高精度3次元物体検出のための新しい高性能3次元物体検出フレームワークであるPointVoxel-RCNN(PV-RCNN)を提案する。提案手法は,3次元ボクセル畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とPointNetベースの集合抽象化を深く統合し,より識別的な点クラウド特徴を学習する。 3DボクセルCNNの効率的な学習と高品質な提案と、PointNetベースのネットワークのフレキシブルな受容場を利用する。具体的には,3次元のボクセルCNNを用いて3次元シーンを,新しいボクセル集合抽象モジュールを通じて小さなキーポイントの集合にまとめ,フォローアップ計算を保存し,代表シーンの特徴を符号化する。ボクセルCNNが生成する高品質な3Dプロポーザルを考慮に入れ、ロイグリッドプーリングは、キーポイントから複数の受容場を持つキーポイントセット抽象化を介してロイグリッドポイントまで、提案固有の特徴を抽象化するために提案される。従来のプール操作と比較すると、RoI-grid機能ポイントはよりリッチなコンテキスト情報を符号化し、オブジェクトの信頼度や位置を正確に推定する。 KITTIデータセットとWaymo Openデータセットの両方での大規模な実験により、提案したPV-RCNNは、ポイントクラウドのみを用いることで、最先端の3D検出方法をはるかに上回っていることがわかった。コードはhttps://github.com/open-mmlab/openpcdetで入手できる。

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