論文の概要: MPPNet: Multi-Frame Feature Intertwining with Proxy Points for 3D Temporal Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05979v1
• Date: Thu, 12 May 2022 09:38:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 13:41:15.488446
• Title: MPPNet: Multi-Frame Feature Intertwining with Proxy Points for 3D Temporal Object Detection
• Title（参考訳）: MPPNet:3次元時間物体検出のためのプロキシポイント付きマルチフレーム機能連携
• Authors: Xuesong Chen, Shaoshuai Shi, Benjin Zhu, Ka Chun Cheung, Hang Xu and Hongsheng Li
• Abstract要約: 本稿では,ポイントクラウドシーケンスを用いた3次元時間的物体検出のための,MPPNetと呼ばれる柔軟で高性能な3D検出フレームワークを提案する。 マルチフレーム特徴符号化のためのプロキシポイントと,より優れた検出を実現するためのインタラクションを備えた,新しい3階層フレームワークを提案する。 提案手法は,ショート(4フレームなど)およびロング(16フレームなど)のクラウドシーケンスに適用した場合,最先端の手法よりも大きなマージンを持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.619039588252676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and reliable 3D detection is vital for many applications including autonomous driving vehicles and service robots. In this paper, we present a flexible and high-performance 3D detection framework, named MPPNet, for 3D temporal object detection with point cloud sequences. We propose a novel three-hierarchy framework with proxy points for multi-frame feature encoding and interactions to achieve better detection. The three hierarchies conduct per-frame feature encoding, short-clip feature fusion, and whole-sequence feature aggregation, respectively. To enable processing long-sequence point clouds with reasonable computational resources, intra-group feature mixing and inter-group feature attention are proposed to form the second and third feature encoding hierarchies, which are recurrently applied for aggregating multi-frame trajectory features. The proxy points not only act as consistent object representations for each frame, but also serve as the courier to facilitate feature interaction between frames. The experiments on largeWaymo Open dataset show that our approach outperforms state-of-the-art methods with large margins when applied to both short (e.g., 4-frame) and long (e.g., 16-frame) point cloud sequences. Specifically, MPPNet achieves 74.21%, 74.62% and 73.31% for vehicle, pedestrian and cyclist classes on the LEVEL 2 mAPH metric with 16-frame input.
• Abstract（参考訳）: 正確な3D検出は、自動運転車やサービスロボットを含む多くのアプリケーションにとって不可欠である。 本稿では,点雲列を用いた3次元時空間物体検出のためのフレキシブルかつ高性能な3d検出フレームワークmppnetを提案する。 マルチフレーム特徴符号化のためのプロキシポイントと,より優れた検出を実現するためのインタラクションを備えた,新しい3階層フレームワークを提案する。 3つの階層はそれぞれフレーム毎の機能エンコーディング、ショートクリップ機能融合、全シーケンス機能アグリゲーションを行う。 適度な計算資源でロングシーケンス・ポイント・クラウドを処理できるようにするため、グループ内特徴混合とグループ間特徴注意が提案され、複数フレームの軌道特徴の集約に再帰的に適用される第2および第3の特徴符号化階層を形成する。 プロキシポイントは、各フレームの一貫性のあるオブジェクト表現として振る舞うだけでなく、フレーム間のフィーチャの相互作用を促進するクーリエとしても機能する。 largewaymo open datasetにおける実験は、短い(例えば4フレーム)と長い(例えば16フレーム)の雲列の両方に適用した場合、我々のアプローチが最先端の手法を大きなマージンで上回っていることを示している。 具体的には、MPPNetはLEVEL 2 mAPHメートル法で車、歩行者、自転車の計74.21%、74.62%、73.31%を達成した。

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