論文の概要: Real-Time Anchor-Free Single-Stage 3D Detection with IoU-Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.14342v1
• Date: Thu, 29 Jul 2021 21:47:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-02 13:03:32.262073
• Title: Real-Time Anchor-Free Single-Stage 3D Detection with IoU-Awareness
• Title（参考訳）: IoU認識によるリアルタイムアンカーフリー単段3次元検出
• Authors: Runzhou Ge, Zhuangzhuang Ding, Yihan Hu, Wenxin Shao, Li Huang, Kun Li, Qiang Liu
• Abstract要約: 実時間3D検出における勝利解について紹介する。 また、CVPR 2021におけるオープンデータセットの課題において、"Most Efficient Model"を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.72821609622122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this report, we introduce our winning solution to the Real-time 3D Detection and also the "Most Efficient Model" in the Waymo Open Dataset Challenges at CVPR 2021. Extended from our last year's award-winning model AFDet, we have made a handful of modifications to the base model, to improve the accuracy and at the same time to greatly reduce the latency. The modified model, named as AFDetV2, is featured with a lite 3D Feature Extractor, an improved RPN with extended receptive field and an added sub-head that produces an IoU-aware confidence score. These model enhancements, together with enriched data augmentation, stochastic weights averaging, and a GPU-based implementation of voxelization, lead to a winning accuracy of 73.12 mAPH/L2 for our AFDetV2 with a latency of 60.06 ms, and an accuracy of 72.57 mAPH/L2 for our AFDetV2-base, entitled as the "Most Efficient Model" by the challenge sponsor, with a winning latency of 55.86 ms.
• Abstract（参考訳）: 本報告では、cvpr 2021におけるwaymo open datasetチャレンジにおいて、リアルタイム3d検出と「最も効率的なモデル」に対する勝利ソリューションを紹介する。 昨年受賞したafdetから拡張して、ベースモデルにいくつかの修正を加え、精度を高め、同時にレイテンシを大幅に削減しました。 AFDetV2と名付けられた改良型モデルには、ライト3D機能エクストラクタ、拡張受信フィールドを備えた改良されたRPN、IoU対応の信頼性スコアを生成するサブヘッドが装備されている。 これらのモデルの強化は、拡張されたデータ拡張、確率的な重み付け、ボクセル化のgpuベースの実装とともに、我々のafdetv2の勝率73.12 maph/l2、60.06 ms、afdetv2-baseの72.57 maph/l2、チャレンジスポンサーによる「最も効率的なモデル」、55.86 msである。

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