論文の概要: SIENet: Spatial Information Enhancement Network for 3D Object Detection from Point Cloud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15396v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 07:45:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 14:56:22.849194
• Title: SIENet: Spatial Information Enhancement Network for 3D Object Detection from Point Cloud
• Title（参考訳）: SIENet:ポイントクラウドからの3次元物体検出のための空間情報強調ネットワーク
• Authors: Ziyu Li, Yuncong Yao, Zhibin Quan, Wankou Yang, Jin Xie
• Abstract要約: LiDARベースの3Dオブジェクト検出は、自動運転車に大きな影響を与える。 LiDARの固有特性の制限により、センサーから遠く離れた物体において、より少ない点が収集される。 そこで本研究では,SIENetという2段階の3次元物体検出フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.84329063509459
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR-based 3D object detection pushes forward an immense influence on autonomous vehicles. Due to the limitation of the intrinsic properties of LiDAR, fewer points are collected at the objects farther away from the sensor. This imbalanced density of point clouds degrades the detection accuracy but is generally neglected by previous works. To address the challenge, we propose a novel two-stage 3D object detection framework, named SIENet. Specifically, we design the Spatial Information Enhancement (SIE) module to predict the spatial shapes of the foreground points within proposals, and extract the structure information to learn the representative features for further box refinement. The predicted spatial shapes are complete and dense point sets, thus the extracted structure information contains more semantic representation. Besides, we design the Hybrid-Paradigm Region Proposal Network (HP-RPN) which includes multiple branches to learn discriminate features and generate accurate proposals for the SIE module. Extensive experiments on the KITTI 3D object detection benchmark show that our elaborately designed SIENet outperforms the state-of-the-art methods by a large margin.
• Abstract（参考訳）: LiDARベースの3Dオブジェクト検出は、自動運転車に大きな影響を与える。 LiDARの固有特性の制限により、センサーから遠く離れた物体において、より少ない点が収集される。 この不均衡な点雲密度は検出精度を低下させるが、従来の研究では無視されている。 そこで我々は,SIENetという新しい2段階の3Dオブジェクト検出フレームワークを提案する。 具体的には,提案中の前景点の空間形状を予測するための空間情報拡張(sie)モジュールを設計し,その構造情報を抽出し,その代表的特徴を学習し,さらにボックスリファインメントを行う。 予測された空間形状は完全かつ密接な点集合であり、抽出された構造情報はより意味的な表現を含む。 さらに,識別特徴を学習し,SIEモジュールの正確な提案を生成するために複数の分岐を含むHybrid-Paradigm Region Proposal Network (HP-RPN) を設計する。 KITTIの3Dオブジェクト検出ベンチマークによる大規模な実験により、精巧に設計されたSIENetは最先端の手法よりも大きなマージンで性能が向上した。

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