論文の概要: Boosting 3D Object Detection by Simulating Multimodality on Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14971v1
• Date: Thu, 30 Jun 2022 01:44:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-01 14:49:25.200348
• Title: Boosting 3D Object Detection by Simulating Multimodality on Point Clouds
• Title（参考訳）: 点雲上のマルチモーダリティシミュレーションによる3次元物体検出の高速化
• Authors: Wu Zheng, Mingxuan Hong, Li Jiang, Chi-Wing Fu
• Abstract要約: 本稿では,LiDAR 画像検出器に追従する特徴や応答をシミュレートすることで,単一モダリティ (LiDAR) 3次元物体検出器を高速化する新しい手法を提案する。 このアプローチでは、単一モダリティ検出器をトレーニングする場合のみ、LiDARイメージデータを必要とし、十分にトレーニングされた場合には、推論時にのみLiDARデータが必要である。 nuScenesデータセットの実験結果から,本手法はSOTA LiDARのみの3D検出器よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.87740119160152
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents a new approach to boost a single-modality (LiDAR) 3D object detector by teaching it to simulate features and responses that follow a multi-modality (LiDAR-image) detector. The approach needs LiDAR-image data only when training the single-modality detector, and once well-trained, it only needs LiDAR data at inference. We design a novel framework to realize the approach: response distillation to focus on the crucial response samples and avoid the background samples; sparse-voxel distillation to learn voxel semantics and relations from the estimated crucial voxels; a fine-grained voxel-to-point distillation to better attend to features of small and distant objects; and instance distillation to further enhance the deep-feature consistency. Experimental results on the nuScenes dataset show that our approach outperforms all SOTA LiDAR-only 3D detectors and even surpasses the baseline LiDAR-image detector on the key NDS metric, filling 72% mAP gap between the single- and multi-modality detectors.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LiDAR 画像検出器に追従する特徴や応答をシミュレートすることで,単一モダリティ (LiDAR) 3次元物体検出器を高速化する新しい手法を提案する。 このアプローチでは、単一モダリティ検出器をトレーニングする場合のみ、LiDARイメージデータが必要です。 重要な応答サンプルに注目して背景サンプルを避けるための応答蒸留法,推定された重要なボクセルからボクセルの意味と関係を学ぶスパース・ボクセル蒸留法,細粒度ボクセル・ツー・ポイント蒸留法により小型・遠方の物体の特徴によく対応し,さらに機能的一貫性を高めるためのインスタンス蒸留法である。 nuScenesデータセットによる実験結果から,本手法はSOTA LiDARのみの3次元検出器よりも優れており,キーNDS測定値のベースラインLiDARイメージ検出器を上回り,単モード検出器と多モード検出器間の72%のmAPギャップを埋めることがわかった。

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