論文の概要: TransPillars: Coarse-to-Fine Aggregation for Multi-Frame 3D Object
Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03141v1
- Date: Thu, 4 Aug 2022 15:41:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-08 12:48:37.410335
- Title: TransPillars: Coarse-to-Fine Aggregation for Multi-Frame 3D Object
Detection
- Title(参考訳): TransPillars: 複数フレーム3次元物体検出のための粗粒集合
- Authors: Zhipeng Luo, Gongjie Zhang, Changqing Zhou, Tianrui Liu, Shijian Lu,
Liang Pan
- Abstract要約: ポイントクラウドを用いた3Dオブジェクト検出は、自律走行とロボット工学に広く応用されているため、注目を集めている。
連続点雲フレームの時間的特徴を生かしたトランスピラース(TransPillars)を設計する。
提案するTransPillarsは,既存のマルチフレーム検出手法と比較して最先端性能を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 47.941714033657675
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D object detection using point clouds has attracted increasing attention due
to its wide applications in autonomous driving and robotics. However, most
existing studies focus on single point cloud frames without harnessing the
temporal information in point cloud sequences. In this paper, we design
TransPillars, a novel transformer-based feature aggregation technique that
exploits temporal features of consecutive point cloud frames for multi-frame 3D
object detection. TransPillars aggregates spatial-temporal point cloud features
from two perspectives. First, it fuses voxel-level features directly from
multi-frame feature maps instead of pooled instance features to preserve
instance details with contextual information that are essential to accurate
object localization. Second, it introduces a hierarchical coarse-to-fine
strategy to fuse multi-scale features progressively to effectively capture the
motion of moving objects and guide the aggregation of fine features. Besides, a
variant of deformable transformer is introduced to improve the effectiveness of
cross-frame feature matching. Extensive experiments show that our proposed
TransPillars achieves state-of-art performance as compared to existing
multi-frame detection approaches. Code will be released.
- Abstract(参考訳): ポイントクラウドを用いた3dオブジェクト検出は、自動運転とロボット工学の幅広い応用により、注目を集めている。
しかし、既存の研究のほとんどは、ポイントクラウドシーケンスの時間情報を利用することなく、シングルポイントクラウドフレームに焦点を当てている。
本稿では,マルチフレーム3次元物体検出のために連続点雲フレームの時間的特徴を利用するトランスピラーを設計する。
TransPillarsは2つの視点から時空間の雲の特徴を集約する。
まず、voxelレベルの機能をマルチフレーム機能マップから直接融合し、インスタンスの詳細と正確なオブジェクトのローカライゼーションに不可欠なコンテキスト情報を保存する。
第2に,マルチスケール機能を段階的に融合し,移動物体の運動を効果的に把握し,微細な特徴の集約を導く階層的粗粒化戦略を導入する。
さらに、クロスフレーム特徴マッチングの有効性を向上させるため、変形可能な変圧器の変種を導入する。
拡張実験により,提案するTransPillarsは,既存のマルチフレーム検出手法と比較して,最先端性能を実現することが示された。
コードはリリースされる。
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