論文の概要: FastPillars: A Deployment-friendly Pillar-based 3D Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02367v2
• Date: Tue, 7 Feb 2023 13:33:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 12:26:48.776036
• Title: FastPillars: A Deployment-friendly Pillar-based 3D Detector
• Title（参考訳）: FastPillars: デプロイフレンドリーなPillarベースの3D検出器
• Authors: Sifan Zhou, Zhi Tian, Xiangxiang Chu, Xinyu Zhang, Bo Zhang, Xiaobo Lu, Chengjian Feng, Zequn Jie, Patrick Yin Chiang, Lin Ma
• Abstract要約: 既存のBEVベースの3D検出器は、訓練と推論を高速化するためにスパース・コンボリューション(SPConv)を好む。 我々は,ファストピラース(FastPillars)と呼ばれる産業的観点から高い性能を有する柱型3D検出器を提案する。 私たちのFastPillarsは、デバイス上のスピードと性能の両方に関して、最先端の3D検出器を上回っています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.17199501132743
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The deployment of 3D detectors strikes one of the major challenges in real-world self-driving scenarios. Existing BEV-based (i.e., Bird Eye View) detectors favor sparse convolution (known as SPConv) to speed up training and inference, which puts a hard barrier for deployment especially for on-device applications. In this paper, we tackle the problem of efficient 3D object detection from LiDAR point clouds with deployment in mind. To reduce computational burden, we propose a pillar-based 3D detector with high performance from an industry perspective, termed FastPillars. Compared with previous methods, we introduce a more effective Max-and-Attention pillar encoding (MAPE) module, and redesigning a powerful and lightweight backbone CRVNet imbued with Cross Stage Partial network (CSP) in a reparameterization style, forming a compact feature representation framework. Extensive experiments demonstrate that our FastPillars surpasses the state-of-the-art 3D detectors regarding both on-device speed and performance. Specifically, FastPillars can be effectively deployed through TensorRT, obtaining real-time performance (24FPS) on a single RTX3070Ti GPU with 64.6 mAP on the nuScenes test set. Our code is publicly available at: https://github.com/StiphyJay/FastPillars.
• Abstract（参考訳）: 3D検出器の配備は、現実の自動運転シナリオにおける大きな課題の1つとなる。 既存のbevベースの検出器(バードアイビュー)は、トレーニングと推論をスピードアップするためにスパース畳み込み(spconvとして知られる)を好む。 本稿では,LiDAR点雲からの効率的な3次元物体検出の問題に,展開を念頭において取り組む。 計算負荷を低減するため,ファストパイラーと呼ばれる産業的観点から高い性能の柱型3D検出器を提案する。 従来の手法と比較して,より効果的なMAPE(Max-and-Attention column encoding)モジュールを導入し,CSP(Cross Stage partial network)を組み込んだ強力なバックボーンCRVNetを再設計し,コンパクトな特徴表現フレームワークを構築する。 私たちのFastPillarsは、デバイス上のスピードと性能の両方に関して、最先端の3D検出器を超えています。 具体的には、FastPillarsはTensorRTを通じて効果的にデプロイでき、nuScenesテストセット上で64.6 mAPの単一RTX3070TiGPU上でリアルタイムパフォーマンス(24FPS)を得ることができる。 私たちのコードは、https://github.com/StiphyJay/FastPillars.comで公開されています。

関連論文リスト

• PillarTrack: Redesigning Pillar-based Transformer Network for Single Object Tracking on Point Clouds [5.524413892353708]
  LiDARベースの3Dオブジェクトトラッキング(3D SOT)は、ロボット工学と自動運転において重要な問題である。 柱型3Dオブジェクト追跡フレームワークであるPillarTrackを提案する。 PillarTrackは、KITTIとnuScenesデータセットで最先端のパフォーマンスを実現し、リアルタイムトラッキング速度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T06:06:56Z)
• FocalFormer3D : Focusing on Hard Instance for 3D Object Detection [97.56185033488168]
  3次元物体検出における偽陰性(False negatives, FN)は、自動運転において潜在的に危険な状況を引き起こす可能性がある。 本研究では,マルチステージ方式でtextitFN を識別する汎用パイプラインである Hard Instance Probing (HIP) を提案する。 この手法をFocalFormer3Dとしてインスタンス化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-08T20:06:12Z)
• PVNAS: 3D Neural Architecture Search with Point-Voxel Convolution [26.059213743430192]
  効率の観点から3次元深層学習について検討する。 ハードウェア効率の良い新しい3DプリミティブであるPoint-Voxel Convolution(PVConv)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-25T17:13:55Z)
• A Lightweight and Detector-free 3D Single Object Tracker on Point Clouds [50.54083964183614]
  生のLiDARスキャンにおける物体の点雲は、通常スパースで不完全であるため、正確な目標固有検出を行うのは簡単ではない。 DMTは、複雑な3D検出器の使用を完全に除去する3Dトラッキングネットワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-08T17:49:07Z)
• PiFeNet: Pillar-Feature Network for Real-Time 3D Pedestrian Detection from Point Cloud [64.12626752721766]
  点雲からの歩行者検出に有効なリアルタイム3D検出器であるPiFeNetを提案する。 歩行者を検知する際の3次元物体検出フレームワークが直面する課題として, 柱の特徴の少ない点と, 点群における歩行者の占有面積の小さい点があげられる。 提案手法は,26fps/秒(FPS)で走行しながら,KITTI歩行者BEVと3Dリーダーボードで第1位にランクされ,Nuscenes検出ベンチマークの最先端性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-31T13:41:37Z)
• Embracing Single Stride 3D Object Detector with Sparse Transformer [63.179720817019096]
  自律走行のためのLiDARを用いた3次元物体検出では、物体サイズと入力シーンサイズとの比が2次元検出の場合に比べて有意に小さい。 多くの3D検出器は2D検出器の一般的な慣習に従っており、点雲の定量化後も特徴マップを分解する。 本稿では,SST(Single-stride Sparse Transformer)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-13T02:12:02Z)
• Fast and Furious: Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net [93.51773847125014]
  本研究では,3Dセンサが捉えたデータを用いて,3D検出,追跡,動作予測を共同で推論する,新たなディープニューラルネットワークを提案する。 鳥の眼球を3次元の世界として表現し,空間と時間にまたがる3次元畳み込みを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-22T22:43:35Z)
• Searching Efficient 3D Architectures with Sparse Point-Voxel Convolution [34.713667358316286]
  自動運転車は安全に運転するために、3Dシーンを効率的に正確に理解する必要がある。 既存の3次元知覚モデルは、低解像度のボキセル化とアグレッシブなダウンサンプリングのために、小さなインスタンスを十分に認識できない。 Sparse Point-Voxel Convolution (SPVConv) は,バニラ・スパース・コンボリューションを高分解能な点ベース分岐に装備する軽量な3次元モジュールである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T14:27:27Z)
• Boundary-Aware Dense Feature Indicator for Single-Stage 3D Object Detection from Point Clouds [32.916690488130506]
  本稿では,3次元検出器が境界を意識して点雲の最も密集した領域に焦点を合わせるのを支援する普遍モジュールを提案する。 KITTIデータセットの実験により、DENFIはベースライン単段検出器の性能を著しく改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-01T01:21:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。