論文の概要: HDNET: Exploiting HD Maps for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11704v1
• Date: Mon, 21 Dec 2020 21:59:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 06:29:00.771322
• Title: HDNET: Exploiting HD Maps for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: HDNET:3Dオブジェクト検出のためのHDマップのエクスプロイト
• Authors: Bin Yang, Ming Liang, Raquel Urtasun
• Abstract要約: 高精細度(hd)マップは、現代の3dオブジェクト検出器の性能と頑健性を高める強力な事前情報を提供する。 我々はHDマップから幾何学的特徴と意味的特徴を抽出する単一ステージ検出器を設計する。 地図は至る所では利用できないため、生のLiDARデータからフライ時の地図を推定するマップ予測モジュールも提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.49035895393934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper we show that High-Definition (HD) maps provide strong priors that can boost the performance and robustness of modern 3D object detectors. Towards this goal, we design a single stage detector that extracts geometric and semantic features from the HD maps. As maps might not be available everywhere, we also propose a map prediction module that estimates the map on the fly from raw LiDAR data. We conduct extensive experiments on KITTI as well as a large-scale 3D detection benchmark containing 1 million frames, and show that the proposed map-aware detector consistently outperforms the state-of-the-art in both mapped and un-mapped scenarios. Importantly the whole framework runs at 20 frames per second.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高精細度(hd)マップが,現代の3次元物体検出器の性能と頑健性を高める強力な事前情報を提供することを示す。 この目的に向けて,HDマップから幾何学的特徴と意味的特徴を抽出する単一ステージ検出器を設計する。 地図は至る所では利用できないため、生のLiDARデータからフライ時の地図を推定するマップ予測モジュールも提案する。 我々は、KITTIと100万フレームを含む大規模3D検出ベンチマークの広範な実験を行い、提案したマップ認識検出器が、マップ化されたシナリオと未マップ化されたシナリオの両方において、常に最先端であることを示す。 重要なことに、フレームワーク全体が毎秒20フレームで動作します。

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