Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fully Sparse 3D Object Detection

論文の概要: Fully Sparse 3D Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10035v1
Date: Wed, 20 Jul 2022 17:01:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-21 14:16:31.585262
Title: Fully Sparse 3D Object Detection
Title（参考訳）: 完全スパース3次元物体検出
Authors: Lue Fan, Feng Wang, Naiyan Wang, Zhaoxiang Zhang
Abstract要約: 長距離LiDARオブジェクト検出のためのフルスパース3Dオブジェクト検出器(FSD)を構築した。 FSDは一般的なスパース・ボクセル・エンコーダと新しいスパース・インスタンス認識(SIR)モジュール上に構築されている。 SIRは、ポイントをインスタンスにグループ化することで、以前のポイントベースのメソッドでの待ち行列クエリを避ける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 57.05834683261658
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As the perception range of LiDAR increases, LiDAR-based 3D object detection becomes a dominant task in the long-range perception task of autonomous driving. The mainstream 3D object detectors usually build dense feature maps in the network backbone and prediction head. However, the computational and spatial costs on the dense feature map are quadratic to the perception range, which makes them hardly scale up to the long-range setting. To enable efficient long-range LiDAR-based object detection, we build a fully sparse 3D object detector (FSD). The computational and spatial cost of FSD is roughly linear to the number of points and independent of the perception range. FSD is built upon the general sparse voxel encoder and a novel sparse instance recognition (SIR) module. SIR first groups the points into instances and then applies instance-wise feature extraction and prediction. In this way, SIR resolves the issue of center feature missing, which hinders the design of the fully sparse architecture for all center-based or anchor-based detectors. Moreover, SIR avoids the time-consuming neighbor queries in previous point-based methods by grouping points into instances. We conduct extensive experiments on the large-scale Waymo Open Dataset to reveal the working mechanism of FSD, and state-of-the-art performance is reported. To demonstrate the superiority of FSD in long-range detection, we also conduct experiments on Argoverse 2 Dataset, which has a much larger perception range ($200m$) than Waymo Open Dataset ($75m$). On such a large perception range, FSD achieves state-of-the-art performance and is 2.4$\times$ faster than the dense counterpart.Codes will be released at https://github.com/TuSimple/SST.
Abstract（参考訳）: LiDARの知覚範囲が大きくなるにつれて、LiDARに基づく3Dオブジェクト検出は、自律運転の長距離認識タスクにおいて支配的なタスクとなる。主流の3Dオブジェクト検出器は通常、ネットワークバックボーンと予測ヘッドに密度の高い特徴マップを構築する。しかし、高密度特徴写像の計算コストと空間コストは知覚範囲に2次的であるため、長距離設定にはほとんどスケールアップできない。高速な長距離LiDARオブジェクト検出を実現するため,フルスパース3Dオブジェクト検出器(FSD)を構築した。 FSDの計算と空間費用は、点数とほぼ線形であり、知覚範囲とは独立である。 fsdは汎用スパースvoxelエンコーダと新しいスパースインスタンス認識(sir)モジュール上に構築されている。 SIRはまずポイントをインスタンスにグループ化し、インスタンスワイドな特徴抽出と予測を適用します。このようにして、SIRはセンター機能不足の問題を解消し、センターベースまたはアンカーベースの全検出器のための完全なスパースアーキテクチャの設計を妨げる。さらにsiは、ポイントをインスタンスにグループ化することで、以前のポイントベースメソッドで時間を要する近隣クエリを回避する。 FSDの動作メカニズムを明らかにするため,大規模なWaymo Open Datasetの広範な実験を行い,その性能について報告する。長距離検出におけるFSDの優位性を示すために、我々は、Waymo Open Dataset(75m$)よりもはるかに大きな知覚範囲(200m$)を持つArgoverse 2 Datasetの実験も行っています。このような大きな認識範囲において、fsdは最先端のパフォーマンスを達成し、密度の高いコードよりも2.4$\times$高速である。

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