Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ada3D : Exploiting the Spatial Redundancy with Adaptive Inference for Efficient 3D Object Detection

論文の概要: Ada3D : Exploiting the Spatial Redundancy with Adaptive Inference for Efficient 3D Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08209v2
Date: Wed, 9 Aug 2023 03:18:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-10 17:11:38.332440
Title: Ada3D : Exploiting the Spatial Redundancy with Adaptive Inference for Efficient 3D Object Detection
Title（参考訳）: Ada3D : 効率的な3Dオブジェクト検出のための適応推論による空間冗長性の爆発
Authors: Tianchen Zhao, Xuefei Ning, Ke Hong, Zhongyuan Qiu, Pu Lu, Yali Zhao, Linfeng Zhang, Lipu Zhou, Guohao Dai, Huazhong Yang, Yu Wang
Abstract要約: ボクセルに基づく手法は、自律運転における3次元物体検出の最先端性能を実現している。それらの計算とメモリの大幅なコストは、資源に制約のある車両に適用する上での課題となる。本稿では,入力レベルの空間冗長性を利用した適応型推論フレームワークAda3Dを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.321076175294902
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Voxel-based methods have achieved state-of-the-art performance for 3D object detection in autonomous driving. However, their significant computational and memory costs pose a challenge for their application to resource-constrained vehicles. One reason for this high resource consumption is the presence of a large number of redundant background points in Lidar point clouds, resulting in spatial redundancy in both 3D voxel and dense BEV map representations. To address this issue, we propose an adaptive inference framework called Ada3D, which focuses on exploiting the input-level spatial redundancy. Ada3D adaptively filters the redundant input, guided by a lightweight importance predictor and the unique properties of the Lidar point cloud. Additionally, we utilize the BEV features' intrinsic sparsity by introducing the Sparsity Preserving Batch Normalization. With Ada3D, we achieve 40% reduction for 3D voxels and decrease the density of 2D BEV feature maps from 100% to 20% without sacrificing accuracy. Ada3D reduces the model computational and memory cost by 5x, and achieves 1.52x/1.45x end-to-end GPU latency and 1.5x/4.5x GPU peak memory optimization for the 3D and 2D backbone respectively.
Abstract（参考訳）: ボクセルに基づく手法は、自律運転における3次元物体検出の最先端性能を達成した。しかし、その計算とメモリの大幅なコストは、資源に制約のある車両への適用に困難をもたらす。この高い資源消費の理由の1つは、ライダー点雲に多数の冗長な背景点が存在することであり、3Dボクセルと密度の高いBEVマップ表現の両方に空間的冗長性をもたらす。そこで本研究では,入力レベルの空間冗長性を利用した適応推論フレームワークAda3Dを提案する。 Ada3Dは、軽量な重要予測器とライダー点雲のユニークな特性によって導かれる冗長な入力を適応的にフィルタリングする。さらに,バッチ正規化を保存するsparsityを導入することで,bevの特徴を生かしたsparsityを利用する。 Ada3Dでは、3Dボクセルの40%の削減を実現し、精度を犠牲にすることなく2D BEV特徴マップの密度を100%から20%に下げる。 Ada3Dはモデル計算とメモリコストを5倍に削減し、それぞれ3Dと2Dのバックボーンに対して1.52x/1.45xのGPUレイテンシと1.5x/4.5xのGPUピークメモリ最適化を実現する。

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