論文の概要: Pillar-based Object Detection for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10323v2
• Date: Sun, 26 Jul 2020 21:13:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 13:32:15.217471
• Title: Pillar-based Object Detection for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: ピラーに基づく自律走行物体検出
• Authors: Yue Wang, Alireza Fathi, Abhijit Kundu, David Ross, Caroline Pantofaru, Thomas Funkhouser, Justin Solomon
• Abstract要約: 本稿では,自律運転に最適化されたシンプルで柔軟な物体検出フレームワークを提案する。 このアプリケーションにおける点雲は極めて希少であるという観測に基づいて,アンカーによる問題を修正するための実践的な柱ベースのアプローチを提案する。 提案アルゴリズムは,多視点特徴学習に円筒射影を組み込み,各点毎やアンカー毎ではなく,各柱毎のバウンディングボックスパラメータを予測し,最終的な予測を改善するためにピラーツーポイント射影モジュールをアライメントする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.021347169775474
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a simple and flexible object detection framework optimized for autonomous driving. Building on the observation that point clouds in this application are extremely sparse, we propose a practical pillar-based approach to fix the imbalance issue caused by anchors. In particular, our algorithm incorporates a cylindrical projection into multi-view feature learning, predicts bounding box parameters per pillar rather than per point or per anchor, and includes an aligned pillar-to-point projection module to improve the final prediction. Our anchor-free approach avoids hyperparameter search associated with past methods, simplifying 3D object detection while significantly improving upon state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 自律運転に最適化されたシンプルで柔軟な物体検出フレームワークを提案する。 このアプリケーションにおける点雲は極めて疎いという観測に基づいて,アンカーによる不均衡問題を修正するための実践的な柱ベースのアプローチを提案する。 特に,本アルゴリズムは,多視点特徴学習に円筒射影を組み込み,各点当たりやアンカーあたりではなく,各柱ごとの境界ボックスパラメータを予測し,最終的な予測を改善するための柱対点射影モジュールを含む。 アンカーフリーアプローチは,過去の手法に関連したハイパーパラメータ探索を回避し,最先端の処理を著しく改善しながら3dオブジェクト検出を簡素化する。

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