論文の概要: Hyperbolic Cosine Transformer for LiDAR 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05580v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 13:54:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 15:32:59.902717
• Title: Hyperbolic Cosine Transformer for LiDAR 3D Object Detection
• Title（参考訳）: LiDAR3次元物体検出のための双曲コサイン変換器
• Authors: Jigang Tong, Fanhang Yang, Sen Yang, Enzeng Dong, Shengzhi Du, Xing Wang, Xianlin Yi
• Abstract要約: 我々は,LiDAR点雲から3次元物体を検出するための2段階双曲型コサイントランス (ChTR3D) を提案する。 提案したChTR3Dは、線形複雑性におけるコッシュアテンションを適用して、点間のリッチな文脈関係を符号化することで、提案を洗練する。 広く使用されているKITTIデータセットの実験では、バニラアテンションと比較して、コッシュアテンションは競合性能による推論速度を大幅に改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2216654973540795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Transformer has achieved great success in computer vision. However, it is constrained because the spatial and temporal complexity grows quadratically with the number of large points in 3D object detection applications. Previous point-wise methods are suffering from time consumption and limited receptive fields to capture information among points. In this paper, we propose a two-stage hyperbolic cosine transformer (ChTR3D) for 3D object detection from LiDAR point clouds. The proposed ChTR3D refines proposals by applying cosh-attention in linear computation complexity to encode rich contextual relationships among points. The cosh-attention module reduces the space and time complexity of the attention operation. The traditional softmax operation is replaced by non-negative ReLU activation and hyperbolic-cosine-based operator with re-weighting mechanism. Extensive experiments on the widely used KITTI dataset demonstrate that, compared with vanilla attention, the cosh-attention significantly improves the inference speed with competitive performance. Experiment results show that, among two-stage state-of-the-art methods using point-level features, the proposed ChTR3D is the fastest one.
• Abstract（参考訳）: 近年、Transformerはコンピュータビジョンにおいて大きな成功を収めている。 しかし、3dオブジェクト検出アプリケーションにおいて、空間的および時間的複雑性は、大きな点の数と二次的に増加するため、制約を受ける。 従来のポイントワイズ手法は、時間消費と限られた受容場に苦しめられ、ポイント間の情報を取り込む。 本稿では,LiDAR点雲からの3次元物体検出のための2段階双曲型コサイン変換器(ChTR3D)を提案する。 提案したChTR3Dは、線形計算複雑性におけるコッシュアテンションを適用して、点間の豊富な文脈関係を符号化することで、提案を洗練する。 cosh-attentionモジュールは、アテンション操作の空間と時間の複雑さを低減する。 従来のソフトマックス操作は、非負のrelu活性化と再重み付け機構を持つ双曲コサインベースの操作に置き換えられる。 広く使われているKITTIデータセットの大規模な実験は、バニラの注意と比較して、コッシュの注意が競合性能と推論速度を大幅に改善することを示した。 実験の結果,ポイントレベル特徴を用いた2段階の最先端手法のうち,提案するchtr3dが最速であることがわかった。

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