論文の概要: DSPDet3D: Dynamic Spatial Pruning for 3D Small Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03716v1
• Date: Fri, 5 May 2023 17:57:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-08 12:54:28.011220
• Title: DSPDet3D: Dynamic Spatial Pruning for 3D Small Object Detection
• Title（参考訳）: DSPDet3D:3次元小物体検出のための動的空間プラニング
• Authors: Xiuwei Xu, Zhihao Sun, Ziwei Wang, Hongmin Liu, Jie Zhou, Jiwen Lu
• Abstract要約: 本稿では,3次元小物体検出のための新しい検出フレームワークを提案する。 特徴マップの空間分解能の増大は3次元小物体検出の性能を著しく向上させる。 そこで我々は,DSPDet3Dという動的空間プルーニングを用いた高分解能マルチレベル検出器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.764253913142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a new detection framework for 3D small object detection. Although deep learning-based 3D object detection methods have achieved great success in recent years, current methods still struggle on small objects due to weak geometric information. With in-depth study, we find increasing the spatial resolution of the feature maps significantly boosts the performance of 3D small object detection. And more interestingly, though the computational overhead increases dramatically with resolution, the growth mainly comes from the upsampling operation of the decoder. Inspired by this, we present a high-resolution multi-level detector with dynamic spatial pruning named DSPDet3D, which detects objects from large to small by iterative upsampling and meanwhile prunes the spatial representation of the scene at regions where there is no smaller object to be detected in higher resolution. As the 3D detector only needs to predict sparse bounding boxes, pruning a large amount of uninformative features does not degrade the detection performance but significantly reduces the computational cost of upsampling. In this way, our DSPDet3D achieves high accuracy on small object detection while requiring even less memory footprint and inference time. On ScanNet and TO-SCENE dataset, our method improves the detection performance of small objects to a new level while achieving leading inference speed among all mainstream indoor 3D object detection methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元小型物体検出のための新しい検出フレームワークを提案する。 深層学習に基づく3次元物体検出手法は近年は大きな成功を収めているが, 弱幾何情報による小型物体の探索はいまだに困難である。 詳細な研究により,特徴マップの空間分解能の増大は3次元小物体検出の性能を著しく向上させることがわかった。 さらに興味深いことに、計算オーバーヘッドは解像度とともに劇的に増加するが、主にデコーダのアップサンプリング操作によって増大する。 そこで本研究では,DSPDet3Dという動的空間プルーニングを用いた高解像度マルチレベル検出器を提案する。 3D検出器はスパースバウンディングボックスのみを予測する必要があるため、大量の非形式的特徴を刈り取ることは検出性能を劣化させることなく、アップサンプリングの計算コストを大幅に削減する。 このようにして、私たちのDSPDet3Dは、メモリフットプリントと推論時間をさらに少なくしながら、小さなオブジェクト検出において高い精度を達成する。 ScanNet と TO-SCENE のデータセットを用いて,本手法は室内3次元物体の主成分検出手法の推論速度を向上しつつ,小型物体の検出性能を新たなレベルに向上させる。

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