論文の概要: Searching Efficient 3D Architectures with Sparse Point-Voxel Convolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.16100v2
• Date: Thu, 13 Aug 2020 13:53:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 06:37:26.284239
• Title: Searching Efficient 3D Architectures with Sparse Point-Voxel Convolution
• Title（参考訳）: スパースポイントボクセル畳み込みによる効率的な3次元アーキテクチャの探索
• Authors: Haotian Tang, Zhijian Liu, Shengyu Zhao, Yujun Lin, Ji Lin, Hanrui Wang, Song Han
• Abstract要約: 自動運転車は安全に運転するために、3Dシーンを効率的に正確に理解する必要がある。 既存の3次元知覚モデルは、低解像度のボキセル化とアグレッシブなダウンサンプリングのために、小さなインスタンスを十分に認識できない。 Sparse Point-Voxel Convolution (SPVConv) は,バニラ・スパース・コンボリューションを高分解能な点ベース分岐に装備する軽量な3次元モジュールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.713667358316286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-driving cars need to understand 3D scenes efficiently and accurately in order to drive safely. Given the limited hardware resources, existing 3D perception models are not able to recognize small instances (e.g., pedestrians, cyclists) very well due to the low-resolution voxelization and aggressive downsampling. To this end, we propose Sparse Point-Voxel Convolution (SPVConv), a lightweight 3D module that equips the vanilla Sparse Convolution with the high-resolution point-based branch. With negligible overhead, this point-based branch is able to preserve the fine details even from large outdoor scenes. To explore the spectrum of efficient 3D models, we first define a flexible architecture design space based on SPVConv, and we then present 3D Neural Architecture Search (3D-NAS) to search the optimal network architecture over this diverse design space efficiently and effectively. Experimental results validate that the resulting SPVNAS model is fast and accurate: it outperforms the state-of-the-art MinkowskiNet by 3.3%, ranking 1st on the competitive SemanticKITTI leaderboard. It also achieves 8x computation reduction and 3x measured speedup over MinkowskiNet with higher accuracy. Finally, we transfer our method to 3D object detection, and it achieves consistent improvements over the one-stage detection baseline on KITTI.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車は安全運転のために3dシーンを効率的に正確に理解する必要がある。 ハードウェアリソースが限られているため、既存の3D認識モデルは、低解像度のボキセル化とアグレッシブなダウンサンプリングのために、小さなインスタンス(例えば歩行者やサイクリスト)を認識できない。 この目的のために,バニラ・スパース・コンボリューションと高分解能な点ベース分岐を備えた軽量3次元モジュールであるスパース・ポイント・ボクセル・コンボリューション(SPVConv)を提案する。 オーバーヘッドが無視できるので、このポイントベースのブランチは、大きな屋外シーンからでも詳細を保存できる。 効率的な3dモデルのスペクトルを探るために、まずspvconvに基づく柔軟なアーキテクチャ設計空間を定義し、3dニューラルネットワーク探索(3d-nas)により、この多様な設計空間上で最適なネットワークアーキテクチャを効率的かつ効果的に探索する。 実験の結果、spvnasモデルは高速かつ正確であることが証明され、minkowskinetを3.3%上回り、semantickitti leaderboardで1位となった。 また、minkowskinetの8倍の計算削減と3倍の高速化を実現している。 最後に,本手法を3次元オブジェクト検出に転送し,KITTIの1段検出ベースラインに対して一貫した改善を実現する。

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