論文の概要: 3DLG-Detector: 3D Object Detection via Simultaneous Local-Global Feature Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14796v1
• Date: Wed, 31 Aug 2022 12:23:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-01 13:34:25.206260
• Title: 3DLG-Detector: 3D Object Detection via Simultaneous Local-Global Feature Learning
• Title（参考訳）: 3DLG-detector:局所的特徴学習による3次元物体検出
• Authors: Baian Chen, Liangliang Nan, Haoran Xie, Dening Lu, Fu Lee Wang and Mingqiang Wei
• Abstract要約: 不規則点雲の局所的・大域的特徴の捕獲は3次元物体検出に不可欠である(3OD) 本稿では,3ODを肯定的に利用するシーンポイント雲の局所的な特徴を同時に学習するモジュールについて検討する。 局所的特徴学習(3DLG-Detector)を併用した効果的な3ODネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.995277437128452
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Capturing both local and global features of irregular point clouds is essential to 3D object detection (3OD). However, mainstream 3D detectors, e.g., VoteNet and its variants, either abandon considerable local features during pooling operations or ignore many global features in the whole scene context. This paper explores new modules to simultaneously learn local-global features of scene point clouds that serve 3OD positively. To this end, we propose an effective 3OD network via simultaneous local-global feature learning (dubbed 3DLG-Detector). 3DLG-Detector has two key contributions. First, it develops a Dynamic Points Interaction (DPI) module that preserves effective local features during pooling. Besides, DPI is detachable and can be incorporated into existing 3OD networks to boost their performance. Second, it develops a Global Context Aggregation module to aggregate multi-scale features from different layers of the encoder to achieve scene context-awareness. Our method shows improvements over thirteen competitors in terms of detection accuracy and robustness on both the SUN RGB-D and ScanNet datasets. Source code will be available upon publication.
• Abstract（参考訳）: 不規則点雲の局所的特徴と大域的特徴の捕獲は、3次元物体検出(3OD)に不可欠である。 しかし、VoteNetなどの主流の3D検出器は、プール操作中にかなりの局所的な特徴を放棄するか、シーン全体のグローバルな特徴を無視している。 本稿では,3odを正に利用するシーンポイント雲の局所的グローバル特徴を同時に学習するモジュールについて検討する。 そこで本研究では,局所的特徴学習(3DLG-Detector)による効果的な3ODネットワークを提案する。 3DLG-Detectorには2つの重要な貢献がある。 まず、プール中の効果的なローカル機能を保存するDynamic Points Interaction (DPI)モジュールを開発する。 さらにDPIは分離可能で、既存の3ODネットワークに組み込んでパフォーマンスを向上させることができる。 第二に、エンコーダの異なるレイヤからマルチスケール機能を集約してシーンコンテキスト認識を実現するGlobal Context Aggregationモジュールを開発する。 本手法は,SUN RGB-DデータセットとScanNetデータセットの両方において,検出精度とロバスト性の観点から,13の競合に対して改善を示す。 ソースコードは公開時に入手できる。

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