論文の概要: PC-RGNN: Point Cloud Completion and Graph Neural Network for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10412v3
• Date: Tue, 22 Dec 2020 03:12:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-01 18:09:57.652992
• Title: PC-RGNN: Point Cloud Completion and Graph Neural Network for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: PC-RGNN:3次元物体検出のためのポイントクラウド補完とグラフニューラルネットワーク
• Authors: Yanan Zhang, Di Huang, Yunhong Wang
• Abstract要約: LiDARベースの3Dオブジェクト検出は、自動運転にとって重要なタスクです。 現在のアプローチでは、遠方および閉ざされた物体の偏りと部分的な点雲に苦しむ。 本稿では,この課題を2つの解決法で解決する新しい二段階アプローチ,pc-rgnnを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.49788100647103
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR-based 3D object detection is an important task for autonomous driving and current approaches suffer from sparse and partial point clouds of distant and occluded objects. In this paper, we propose a novel two-stage approach, namely PC-RGNN, dealing with such challenges by two specific solutions. On the one hand, we introduce a point cloud completion module to recover high-quality proposals of dense points and entire views with original structures preserved. On the other hand, a graph neural network module is designed, which comprehensively captures relations among points through a local-global attention mechanism as well as multi-scale graph based context aggregation, substantially strengthening encoded features. Extensive experiments on the KITTI benchmark show that the proposed approach outperforms the previous state-of-the-art baselines by remarkable margins, highlighting its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: LiDARベースの3Dオブジェクト検出は、自律走行にとって重要なタスクであり、現在のアプローチは、遠方および隠蔽された物体のスパースと部分点雲に悩まされている。 本稿では,この課題を2つの解決法で解決する新しい二段階アプローチ,pc-rgnnを提案する。 一方,高密度点の高品質な提案と,原構造を保存した全体像を復元する点雲補完モジュールを導入する。 一方、グラフニューラルネットワークモジュールは、局所的グローバルアテンション機構と多スケールのグラフベースのコンテキストアグリゲーションを通じてポイント間の関係を包括的に捉え、エンコードされた特徴を大幅に強化する。 KITTIベンチマークの大規模な実験は、提案手法が従来の最先端のベースラインを顕著なマージンで上回り、その有効性を強調していることを示している。

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