論文の概要: MLCVNet: Multi-Level Context VoteNet for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05679v1
• Date: Sun, 12 Apr 2020 19:10:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 05:42:27.429745
• Title: MLCVNet: Multi-Level Context VoteNet for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: MLCVNet:3Dオブジェクト検出のためのマルチレベルコンテキスト投票ネット
• Authors: Qian Xie, Yu-Kun Lai, Jing Wu, Zhoutao Wang, Yiming Zhang, Kai Xu, Jun Wang
• Abstract要約: 我々は,最先端のVoteNet上に構築された3次元オブジェクトを相関的に認識するためのマルチレベルコンテキストVoteNet(MLCVNet)を提案する。 異なるレベルのコンテキスト情報をエンコードするために,VoteNetの投票・分類段階に3つのコンテキストモジュールを導入する。 本手法は,3次元物体検出データセットの精度向上に有効な手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.45832752942529
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we address the 3D object detection task by capturing multi-level contextual information with the self-attention mechanism and multi-scale feature fusion. Most existing 3D object detection methods recognize objects individually, without giving any consideration on contextual information between these objects. Comparatively, we propose Multi-Level Context VoteNet (MLCVNet) to recognize 3D objects correlatively, building on the state-of-the-art VoteNet. We introduce three context modules into the voting and classifying stages of VoteNet to encode contextual information at different levels. Specifically, a Patch-to-Patch Context (PPC) module is employed to capture contextual information between the point patches, before voting for their corresponding object centroid points. Subsequently, an Object-to-Object Context (OOC) module is incorporated before the proposal and classification stage, to capture the contextual information between object candidates. Finally, a Global Scene Context (GSC) module is designed to learn the global scene context. We demonstrate these by capturing contextual information at patch, object and scene levels. Our method is an effective way to promote detection accuracy, achieving new state-of-the-art detection performance on challenging 3D object detection datasets, i.e., SUN RGBD and ScanNet. We also release our code at https://github.com/NUAAXQ/MLCVNet.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチスケール特徴融合とセルフアテンション機構を用いて,多レベル文脈情報を取り込むことにより,3次元物体検出課題を解決する。 既存の3dオブジェクト検出手法のほとんどは、オブジェクト間のコンテキスト情報を考慮せずに、オブジェクトを個別に認識する。 本稿では,最先端のVoteNet上に構築された3次元オブジェクトを相関的に認識するためのMLCVNetを提案する。 我々は3つのコンテキストモジュールを投票の段階と分類段階に導入し,異なるレベルのコンテキスト情報をエンコードする。 具体的には、Patch-to-Patch Context(PPC)モジュールを使用して、対応するオブジェクトセントロイドポイントに対して投票する前に、ポイントパッチ間のコンテキスト情報をキャプチャする。 その後、提案と分類段階の前にオブジェクト間コンテキスト(ooc)モジュールが組み込まれ、オブジェクト候補間のコンテキスト情報をキャプチャする。 最後に、グローバルシーンコンテキスト(gsc)モジュールは、グローバルシーンコンテキストを学ぶように設計されている。 パッチやオブジェクト,シーンレベルでコンテキスト情報をキャプチャすることで,これらを実証する。 本手法は,SUN RGBD と ScanNet の3次元オブジェクト検出データセットに対して,検出精度の向上と,新しい最先端検出性能の実現に有効である。 また、コードはhttps://github.com/nuaaxq/mlcvnetでリリースしています。

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