論文の概要: Real-time 3D Object Detection using Feature Map Flow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14101v1
- Date: Sat, 26 Jun 2021 22:20:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-30 06:51:18.090292
- Title: Real-time 3D Object Detection using Feature Map Flow
- Title(参考訳): 特徴マップフローを用いたリアルタイム3次元物体検出
- Authors: Youshaa Murhij and Dmitry Yudin
- Abstract要約: 深部ニューラルモデル推論(FMF)の異なる時間ステップからの時空間特徴写像アグリゲーションを考慮したリアルタイム3次元検出手法を提案する。
提案するアプローチは、3D検出センターベースのベースラインの品質を改善し、nuScenesとベンチマークでリアルタイムのパフォーマンスを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we present a real-time 3D detection approach considering
time-spatial feature map aggregation from different time steps of deep neural
model inference (named feature map flow, FMF). Proposed approach improves the
quality of 3D detection center-based baseline and provides real-time
performance on the nuScenes and Waymo benchmark. Code is available at
https://github.com/YoushaaMurhij/FMFNet
- Abstract(参考訳): 本稿では,深部ニューラルモデル推論(FMF)の異なる時間ステップからの時空間特徴写像の集約を考慮したリアルタイム3次元検出手法を提案する。
提案手法は、3次元検出センタベースラインの品質を改善し、nuscenesとwaymoベンチマークでリアルタイムパフォーマンスを提供する。
コードはhttps://github.com/YoushaaMurhij/FMFNetで入手できる。
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