論文の概要: Voxel or Pillar: Exploring Efficient Point Cloud Representation for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02867v2
• Date: Sun, 3 Mar 2024 15:15:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 03:47:45.875256
• Title: Voxel or Pillar: Exploring Efficient Point Cloud Representation for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: voxel または pillar: 3dオブジェクト検出のための効率的なポイントクラウド表現の探索
• Authors: Yuhao Huang, Sanping Zhou, Junjie Zhang, Jinpeng Dong, Nanning Zheng
• Abstract要約: 我々は3次元および2次元のスパース畳み込みにより点雲をボクセルと柱の特徴に符号化するスパース・ボクセル・ピラーエンコーダを開発した。 我々の効率的で完全なスパース法は、密度検出器とスパース検出器の両方にシームレスに統合できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.324070632356296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient representation of point clouds is fundamental for LiDAR-based 3D object detection. While recent grid-based detectors often encode point clouds into either voxels or pillars, the distinctions between these approaches remain underexplored. In this paper, we quantify the differences between the current encoding paradigms and highlight the limited vertical learning within. To tackle these limitations, we introduce a hybrid Voxel-Pillar Fusion network (VPF), which synergistically combines the unique strengths of both voxels and pillars. Specifically, we first develop a sparse voxel-pillar encoder that encodes point clouds into voxel and pillar features through 3D and 2D sparse convolutions respectively, and then introduce the Sparse Fusion Layer (SFL), facilitating bidirectional interaction between sparse voxel and pillar features. Our efficient, fully sparse method can be seamlessly integrated into both dense and sparse detectors. Leveraging this powerful yet straightforward framework, VPF delivers competitive performance, achieving real-time inference speeds on the nuScenes and Waymo Open Dataset. The code will be available.
• Abstract（参考訳）: 点雲の効率的な表現は、LiDARベースの3Dオブジェクト検出に基本となる。 最近のグリッドベースの検出器は、しばしば点雲をボクセルまたは柱にエンコードするが、これらのアプローチの区別は未解明のままである。 本稿では,現在の符号化パラダイムの違いを定量化し,内部で制限された垂直学習を強調する。 これらの制約に対処するために,voxel-pillar fusion network (vpf) というハイブリッドシステムを導入する。 具体的には、3dと2dのスパース畳み込みによって点雲をボクセルと柱にエンコードするスパースボクセル・ピラーエンコーダを開発し、スパース融合層(sfl)を導入し、スパースボクセルと柱の特徴の双方向相互作用を容易にする。 我々の効率的で完全なスパース法は、密度検出器とスパース検出器の両方にシームレスに統合できる。 この強力で簡単なフレームワークを活用して、VPFは、nuScenesとWaymo Open Dataset上でリアルタイムの推論速度を達成する、競争力のあるパフォーマンスを提供する。 コードは利用可能だ。

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