論文の概要: PV-RCNN: The Top-Performing LiDAR-only Solutions for 3D Detection / 3D Tracking / Domain Adaptation of Waymo Open Dataset Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12599v1
• Date: Fri, 28 Aug 2020 12:05:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 02:14:25.993834
• Title: PV-RCNN: The Top-Performing LiDAR-only Solutions for 3D Detection / 3D Tracking / Domain Adaptation of Waymo Open Dataset Challenges
• Title（参考訳）: PV-RCNN:Waymo Open Dataset Challengesの3D検出/3D追跡/ドメイン適応のためのLiDAR専用ソリューション
• Authors: Shaoshuai Shi, Chaoxu Guo, Jihan Yang, Hongsheng Li
• Abstract要約: We present the top-perform LiDAR-only Solution for 3D detection, 3D tracking and domain adaptation three track in Open dataset Challenges 2020。 提案手法は,提案したPV-RCNN 3Dオブジェクト検出フレームワーク上に構築されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.45347304168576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this technical report, we present the top-performing LiDAR-only solutions for 3D detection, 3D tracking and domain adaptation three tracks in Waymo Open Dataset Challenges 2020. Our solutions for the competition are built upon our recent proposed PV-RCNN 3D object detection framework. Several variants of our PV-RCNN are explored, including temporal information incorporation, dynamic voxelization, adaptive training sample selection, classification with RoI features, etc. A simple model ensemble strategy with non-maximum-suppression and box voting is adopted to generate the final results. By using only LiDAR point cloud data, our models finally achieve the 1st place among all LiDAR-only methods, and the 2nd place among all multi-modal methods, on the 3D Detection, 3D Tracking and Domain Adaptation three tracks of Waymo Open Dataset Challenges. Our solutions will be available at https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet
• Abstract（参考訳）: 本稿では,waymo open dataset challenge 2020において,3d検出,3dトラッキング,ドメイン適応のためのトップパフォーマンスlidarソリューションを提案する。 この競合に対する解決策は、最近提案されたPV-RCNN 3Dオブジェクト検出フレームワークに基づいている。 PV-RCNNには,時間情報の導入,動的ボキセル化,適応型トレーニングサンプル選択,RoI特徴の分類など,いくつかのバリエーションが検討されている。 非最大圧縮とボックス投票による単純なモデルアンサンブル戦略を用いて最終結果を生成する。 Waymo Open Dataset Challengesの3つのトラックにおいて,LiDARポイントクラウドデータのみを使用することで,LiDARのみの手法の中では最終的に第1位,マルチモーダルメソッドでは第2位となった。 私たちのソリューションはhttps://github.com/open-mmlab/OpenPCDetで公開されます。

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