Fugu-MT 論文翻訳(概要): SUIT: Learning Significance-guided Information for 3D Temporal Detection

論文の概要: SUIT: Learning Significance-guided Information for 3D Temporal Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01807v1
Date: Tue, 4 Jul 2023 16:22:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-06 16:32:15.976336
Title: SUIT: Learning Significance-guided Information for 3D Temporal Detection
Title（参考訳）: 3次元時間検出のための学習意義誘導情報
Authors: Zheyuan Zhou, Jiachen Lu, Yihan Zeng, Hang Xu, Li Zhang
Abstract要約: フレーム間の情報融合のためのスパース機能として時間的情報を単純化するSUIT(Significance-gUided Information for 3D Temporal Detection)を学習する。大規模なnuScenesとデータセットにおいて、SUITは時間融合のメモリとコストを大幅に削減するだけでなく、最先端のベースラインよりも優れた性能を発揮する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.237488449422008
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: 3D object detection from LiDAR point cloud is of critical importance for autonomous driving and robotics. While sequential point cloud has the potential to enhance 3D perception through temporal information, utilizing these temporal features effectively and efficiently remains a challenging problem. Based on the observation that the foreground information is sparsely distributed in LiDAR scenes, we believe sufficient knowledge can be provided by sparse format rather than dense maps. To this end, we propose to learn Significance-gUided Information for 3D Temporal detection (SUIT), which simplifies temporal information as sparse features for information fusion across frames. Specifically, we first introduce a significant sampling mechanism that extracts information-rich yet sparse features based on predicted object centroids. On top of that, we present an explicit geometric transformation learning technique, which learns the object-centric transformations among sparse features across frames. We evaluate our method on large-scale nuScenes and Waymo dataset, where our SUIT not only significantly reduces the memory and computation cost of temporal fusion, but also performs well over the state-of-the-art baselines.
Abstract（参考訳）: LiDARポイントクラウドからの3Dオブジェクト検出は、自動運転とロボット工学にとって非常に重要である。逐次点雲は時間的情報を通じて3次元知覚を高める可能性があるが、これらの時間的特徴を効果的に効果的に活用することは難しい問題である。前景情報がライダーシーンに分散しているという観測に基づいて、十分な知識は密集した地図ではなくスパースフォーマットで提供できると信じている。そこで本研究では,時間情報をフレーム間の情報融合のためのばらばらな特徴として単純化する3次元時間検出(suit)の意義誘導情報を学ぶことを提案する。具体的には,まず,予測対象のセントロイドに基づいて,情報に富みながらもスパースな特徴を抽出できる重要なサンプリング機構を導入する。さらに,フレームにまたがるスパース特徴間のオブジェクト中心変換を学習する,明示的な幾何学的変換学習手法を提案する。大規模なnuScenesとWaymoデータセットにおいて、SUITは時間融合のメモリと計算コストを大幅に削減するだけでなく、最先端のベースラインよりも優れた性能を発揮する。

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