Fugu-MT 論文翻訳(概要): DV-Det: Efficient 3D Point Cloud Object Detection with Dynamic Voxelization

論文の概要: DV-Det: Efficient 3D Point Cloud Object Detection with Dynamic Voxelization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12707v1
Date: Tue, 27 Jul 2021 10:07:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-28 21:52:16.401113
Title: DV-Det: Efficient 3D Point Cloud Object Detection with Dynamic Voxelization
Title（参考訳）: DV-Det:動的ボクセル化による効率的な3Dポイントクラウドオブジェクト検出
Authors: Zhaoyu Su, Pin Siang Tan, Yu-Hsing Wang
Abstract要約: 本稿では,効率的な3Dポイント・クラウド・オブジェクト検出のための新しい2段階フレームワークを提案する。生のクラウドデータを3D空間で直接解析するが、目覚ましい効率と精度を実現する。我々は,75 FPSでKITTI 3Dオブジェクト検出データセットを,25 FPSの推論速度で良好な精度でOpenデータセット上で強調する。
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 work, we propose a novel two-stage framework for the efficient 3D point cloud object detection. Instead of transforming point clouds into 2D bird eye view projections, we parse the raw point cloud data directly in the 3D space yet achieve impressive efficiency and accuracy. To achieve this goal, we propose dynamic voxelization, a method that voxellizes points at local scale on-the-fly. By doing so, we preserve the point cloud geometry with 3D voxels, and therefore waive the dependence on expensive MLPs to learn from point coordinates. On the other hand, we inherently still follow the same processing pattern as point-wise methods (e.g., PointNet) and no longer suffer from the quantization issue like conventional convolutions. For further speed optimization, we propose the grid-based downsampling and voxelization method, and provide different CUDA implementations to accommodate to the discrepant requirements during training and inference phases. We highlight our efficiency on KITTI 3D object detection dataset with 75 FPS and on Waymo Open dataset with 25 FPS inference speed with satisfactory accuracy.
Abstract（参考訳）: 本研究では,効率的な3次元クラウドオブジェクト検出のための新しい2段階フレームワークを提案する。ポイントクラウドを2dのバードアイビュープロジェクションに変換する代わりに、生のポイントクラウドデータを3d空間で直接解析し、優れた効率と精度を実現します。この目的を達成するために,局所スケールでの点のボクセル化手法である動的ボクセル化を提案する。これにより、3次元ボクセルで点雲の幾何学を保ち、したがって点座標から学ぶために高価なMLPへの依存を和らげる。一方,我々は本来,ポイントワイズ法(例えばポイントネット)と同じ処理パターンに従い,従来の畳み込みのような量子化問題にもはや苦しむことはない。さらなる速度最適化のために,グリッドを用いたダウンサンプリングとボキセル化手法を提案し,トレーニングおよび推論フェーズにおいて,異なるCUDA実装を提供する。我々は,75 FPSのKITTI 3Dオブジェクト検出データセットと,25 FPSの推論速度で良好な精度でWaymo Openデータセットに注目する。

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