Fugu-MT 論文翻訳(概要): PillarNet: Real-Time and High-Performance Pillar-based 3D Object Detection

論文の概要: PillarNet: Real-Time and High-Performance Pillar-based 3D Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07403v2
Date: Thu, 19 May 2022 07:37:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-21 15:23:29.766366
Title: PillarNet: Real-Time and High-Performance Pillar-based 3D Object Detection
Title（参考訳）: PillarNet:リアルタイムかつ高性能なPillarベースの3Dオブジェクト検出
Authors: Guangsheng Shi, Ruifeng Li and Chao Ma
Abstract要約: リアルタイムかつ高性能な3Dオブジェクト検出は、自動運転にとって重要な課題である。最近のトップパフォーマンスの3Dオブジェクト検出器は、主に点ベースまたは3Dボクセルベースの畳み込みに依存している。我々はPillarNetと呼ばれるリアルタイムかつ高性能な柱型検出器を開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.169126928311421
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Real-time and high-performance 3D object detection is of critical importance for autonomous driving. Recent top-performing 3D object detectors mainly rely on point-based or 3D voxel-based convolutions, which are both computationally inefficient for onboard deployment. While recent researches focus on point-based or 3D voxel-based convolutions for higher performance, these methods fail to meet latency and power efficiency requirements especially for deployment on embedded devices. In contrast, pillar-based methods use merely 2D convolutions, which consume less computation resources, but they lag far behind their voxel-based counterparts in detection accuracy. However, the superiority of such 3D voxel-based methods over pillar-based methods is still broadly attributed to the effectiveness of 3D convolution neural network (CNN). In this paper, by examining the primary performance gap between pillar- and voxel-based detectors, we develop a real-time and high-performance pillar-based detector, dubbed PillarNet. The proposed PillarNet consists of a powerful encoder network for effective pillar feature learning, a neck network for spatial-semantic feature fusion and the commonly used detect head. Using only 2D convolutions, PillarNet is flexible to an optional pillar size and compatible with classical 2D CNN backbones, such as VGGNet and ResNet. Additionally, PillarNet benefits from our designed orientation-decoupled IoU regression loss along with the IoU-aware prediction branch. Extensive experimental results on large-scale nuScenes Dataset and Waymo Open Dataset demonstrate that the proposed PillarNet performs well over the state-of-the-art 3D detectors in terms of effectiveness and efficiency. Code will be made publicly available.
Abstract（参考訳）: リアルタイムかつ高性能な3Dオブジェクト検出は、自動運転にとって重要な課題である。最近のトップパフォーマンスの3Dオブジェクト検出器は、主にポイントベースまたは3Dボクセルベースの畳み込みに依存している。最近の研究は、ポイントベースや3dボクセルベースの畳み込みに重点を置いているが、これらの手法は特に組み込みデバイスへのデプロイにおいてレイテンシと電力効率の要件を満たしていない。対照的に、柱ベースの手法は単に2次元の畳み込みを使い、少ない計算資源を消費するが、検出精度においてボクセルベースの手法よりもはるかに遅れている。しかし,3次元畳み込みニューラルネットワーク(cnn)の有効性は,柱に基づく手法よりも3次元ボクセル法の方が優れていると考えられる。本稿では,柱型検出器とボクセル型検出器の主な性能ギャップを調べた結果,PillarNetと呼ばれるリアルタイムかつ高性能な柱型検出器を開発した。提案するPillarNetは,効率的な柱特徴学習のためのエンコーダネットワーク,空間意味的特徴融合のためのネックネットワーク,そして一般的に使用される検出ヘッドからなる。 2Dコンボリューションのみを使用して、PillarNetはオプションの柱サイズに柔軟性があり、VGGNetやResNetのような古典的な2D CNNバックボーンと互換性がある。さらに、PillarNetは、IoU認識予測ブランチとともに、設計した方向分離されたIoU回帰損失の恩恵を受けています。大規模nuscenesデータセットとwaymo open datasetの広範な実験結果から,提案するpilarnetは,実効性と効率の面では最先端の3d検出器に対して良好に機能することが示された。コードは公開される予定だ。

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