論文の概要: An Empirical Analysis of Range for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04054v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 05:29:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 13:53:28.257925
• Title: An Empirical Analysis of Range for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: 3次元物体検出のための距離の実証分析
• Authors: Neehar Peri, Mengtian Li, Benjamin Wilson, Yu-Xiong Wang, James Hays, Deva Ramanan
• Abstract要約: 本稿では,長距離検出データセットArgoverse 2.0を用いた遠距離3次元検出の実験的検討を行った。 近接場LiDARの測定は、小さなボクセルによって密度が高く最適に符号化され、遠距離場の測定は疎く、大きなボクセルで符号化されている。 本研究では,33%の効率向上と3.2%のCDSの精度向上を図った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.54345282696138
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LiDAR-based 3D detection plays a vital role in autonomous navigation. Surprisingly, although autonomous vehicles (AVs) must detect both near-field objects (for collision avoidance) and far-field objects (for longer-term planning), contemporary benchmarks focus only on near-field 3D detection. However, AVs must detect far-field objects for safe navigation. In this paper, we present an empirical analysis of far-field 3D detection using the long-range detection dataset Argoverse 2.0 to better understand the problem, and share the following insight: near-field LiDAR measurements are dense and optimally encoded by small voxels, while far-field measurements are sparse and are better encoded with large voxels. We exploit this observation to build a collection of range experts tuned for near-vs-far field detection, and propose simple techniques to efficiently ensemble models for long-range detection that improve efficiency by 33% and boost accuracy by 3.2% CDS.
• Abstract（参考訳）: LiDARベースの3D検出は、自律ナビゲーションにおいて重要な役割を果たす。 驚いたことに、自動運転車(AV)は(衝突回避のために)近接場オブジェクトと(長期計画のために)遠距離フィールドオブジェクトの両方を検出する必要があるが、現代のベンチマークは近接場3D検出のみに焦点を当てている。 しかし、avは安全な航行のために遠方界物体を検出する必要がある。 本稿では、長距離検出データセットArgoverse 2.0を用いた遠距離3次元検出の実証分析を行い、この問題をよりよく理解し、以下の知見を共有する: 近距離LiDAR測定は密度が高く、小さなボクセルで最適に符号化される一方、遠距離測定はスパースであり、大きなボクセルで符号化されている。 この観察を利用して近距離vs遠距離検出用に調整された範囲エキスパートのコレクションを構築し,効率を33%向上させ,精度を3.2%向上させる長距離検出のためのモデルを効率的にアンサンブルする簡単な手法を提案する。

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