論文の概要: A Simple and Efficient Multi-task Network for 3D Object Detection and Road Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04056v1
• Date: Sat, 6 Mar 2021 08:00:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-10 23:35:20.733531
• Title: A Simple and Efficient Multi-task Network for 3D Object Detection and Road Understanding
• Title（参考訳）: 3次元物体検出と道路理解のためのシンプルで効率的なマルチタスクネットワーク
• Authors: Di Feng, Yiyang Zhou, Chenfeng Xu, Masayoshi Tomizuka, Wei Zhan
• Abstract要約: シンプルで効率的なマルチタスクネットワークを通じて、すべての知覚タスクを実行できることを示します。 提案するネットワークであるLidarMTLは、生のLiDAR点雲を入力とし、3次元物体検出と道路理解のための6つの知覚出力を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.878931360708343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting dynamic objects and predicting static road information such as drivable areas and ground heights are crucial for safe autonomous driving. Previous works studied each perception task separately, and lacked a collective quantitative analysis. In this work, we show that it is possible to perform all perception tasks via a simple and efficient multi-task network. Our proposed network, LidarMTL, takes raw LiDAR point cloud as inputs, and predicts six perception outputs for 3D object detection and road understanding. The network is based on an encoder-decoder architecture with 3D sparse convolution and deconvolution operations. Extensive experiments verify the proposed method with competitive accuracies compared to state-of-the-art object detectors and other task-specific networks. LidarMTL is also leveraged for online localization. Code and pre-trained model have been made available at https://github.com/frankfengdi/LidarMTL.
• Abstract（参考訳）: 動的物体の検出とドライビング可能なエリアや地上高度などの静的道路情報の予測は、安全な自動運転に不可欠である。 先行研究は各知覚課題を別々に研究し、集団的定量的分析を欠いていた。 本研究では,単純で効率的なマルチタスクネットワークを用いて,すべての知覚タスクを実行できることを示す。 提案するネットワークであるLidarMTLは、生のLiDAR点雲を入力とし、3次元物体検出と道路理解のための6つの知覚出力を予測する。 ネットワークは、3Dスパースコンボリューションとデコンボリューション操作を備えたエンコーダデコーダアーキテクチャに基づいています。 広範な実験により、最先端の物体検出器や他のタスク固有のネットワークと比較し、競合する精度で提案手法を検証した。 LidarMTLはオンラインのローカライゼーションにも活用されている。 コードと事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/frankfengdi/LidarMTLで公開されている。

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