Fugu-MT 論文翻訳(概要): Investigating Attention Mechanism in 3D Point Cloud Object Detection

論文の概要: Investigating Attention Mechanism in 3D Point Cloud Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00620v1
Date: Mon, 2 Aug 2021 03:54:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-03 15:16:16.699494
Title: Investigating Attention Mechanism in 3D Point Cloud Object Detection
Title（参考訳）: 3次元点雲物体検出における注意機構の検討
Authors: Shi Qiu, Yunfan Wu, Saeed Anwar, Chongyi Li
Abstract要約: 本研究は,3次元点状物体検出における注意機構の役割について考察する。異なる注目モジュールの可能性についての洞察を提供する。本論文は,注意を埋め込んだ3Dポイント・クラウド・オブジェクト検出のためのリファレンス・ソースとして期待されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.53702053256288
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Object detection in three-dimensional (3D) space attracts much interest from academia and industry since it is an essential task in AI-driven applications such as robotics, autonomous driving, and augmented reality. As the basic format of 3D data, the point cloud can provide detailed geometric information about the objects in the original 3D space. However, due to 3D data's sparsity and unorderedness, specially designed networks and modules are needed to process this type of data. Attention mechanism has achieved impressive performance in diverse computer vision tasks; however, it is unclear how attention modules would affect the performance of 3D point cloud object detection and what sort of attention modules could fit with the inherent properties of 3D data. This work investigates the role of the attention mechanism in 3D point cloud object detection and provides insights into the potential of different attention modules. To achieve that, we comprehensively investigate classical 2D attentions, novel 3D attentions, including the latest point cloud transformers on SUN RGB-D and ScanNetV2 datasets. Based on the detailed experiments and analysis, we conclude the effects of different attention modules. This paper is expected to serve as a reference source for benefiting attention-embedded 3D point cloud object detection. The code and trained models are available at: https://github.com/ShiQiu0419/attentions_in_3D_detection.
Abstract（参考訳）: 三次元(3D)空間における物体検出は、ロボット工学、自律運転、拡張現実といったAI駆動アプリケーションにおいて重要なタスクであるため、学術や産業から多くの関心を集めている。 3Dデータの基本形式として、ポイントクラウドは元の3D空間のオブジェクトに関する詳細な幾何学的情報を提供することができる。しかし、3Dデータの幅と非順序性のため、この種のデータを処理するには特別に設計されたネットワークとモジュールが必要である。注意機構は様々なコンピュータビジョンタスクにおいて顕著なパフォーマンスを達成したが、注意モジュールが3Dポイントクラウドオブジェクト検出のパフォーマンスにどのような影響を及ぼすのか、また、どのような注意モジュールが3Dデータ固有の特性に適合するかは不明である。本研究では,3dポイントクラウドオブジェクト検出におけるアテンション機構の役割を調査し,アテンションモジュールの可能性を考察する。そこで本研究では,SUN RGB-DおよびScanNetV2データセット上でのクラウドトランスフォーマの最新点を含む,従来の2Dアテンション,新しい3Dアテンションを包括的に調査する。詳細な実験と分析に基づいて,注意モジュールの違いが与える影響を結論づける。本稿では,注意を組み込んだ3dポイントクラウドオブジェクト検出のためのリファレンスソースとしての役割を期待する。コードとトレーニングされたモデルは、https://github.com/ShiQiu0419/attentions_in_3D_detectionで利用可能だ。

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