論文の概要: PV-SSD: A Projection and Voxel-based Double Branch Single-Stage 3D Object Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06791v2
• Date: Thu, 31 Aug 2023 07:49:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 19:18:58.813158
• Title: PV-SSD: A Projection and Voxel-based Double Branch Single-Stage 3D Object Detector
• Title（参考訳）: PV-SSD:プロジェクションとボクセルベースダブルブランチ3Dオブジェクト検出器
• Authors: Yongxin Shao and Aihong Tan and Zhetao Sun and Enhui Zheng and Tianhong Yan
• Abstract要約: LIDARに基づく3Dオブジェクトの検出と分類は、自動運転に不可欠である。 非常にスパースな3Dデータからリアルタイムに推測することは、恐ろしい挑戦だ。 本稿では、ボクセルとプロジェクション二重分岐特徴抽出に基づく3次元物体検出器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0687104237121408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LIDAR-based 3D object detection and classification is crucial for autonomous driving. However, inference in real-time from extremely sparse 3D data poses a formidable challenge. To address this issue, a common approach is to project point clouds onto a bird's-eye or perspective view, effectively converting them into an image-like data format. However, this excessive compression of point cloud data often leads to the loss of information. This paper proposes a 3D object detector based on voxel and projection double branch feature extraction (PV-SSD) to address the problem of information loss. We add voxel features input containing rich local semantic information, which is fully fused with the projected features in the feature extraction stage to reduce the local information loss caused by projection. A good performance is achieved compared to the previous work. In addition, this paper makes the following contributions: 1) a voxel feature extraction method with variable receptive fields is proposed; 2) a feature point sampling method by weight sampling is used to filter out the feature points that are more conducive to the detection task; 3) the MSSFA module is proposed based on the SSFA module. To verify the effectiveness of our method, we designed comparison experiments.
• Abstract（参考訳）: LIDARに基づく3Dオブジェクトの検出と分類は、自動運転に不可欠である。 しかし、非常にスパースな3Dデータからリアルタイムに推論することは、恐ろしい挑戦だ。 この問題に対処するために、共通のアプローチは、鳥の目や視点に雲を投影し、効果的に画像のようなデータ形式に変換することである。 しかし、ポイントクラウドデータの過剰な圧縮は、しばしば情報の喪失につながる。 本稿では,情報損失問題に対処するため,voxel と projection double branch feature extract (PV-SSD) に基づく3次元物体検出器を提案する。 プロジェクションによって引き起こされる局所情報損失を低減するため,特徴抽出段階の投影特徴と完全に融合したリッチな局所的意味情報を含むボクセル特徴入力を付加する。 前の作品と比べて良いパフォーマンスが得られます。 また,本稿は以下の貢献をしている。 1) 可変受容場をもつボクセル特徴抽出法を提案する。 2) 重みサンプリングによる特徴点サンプリング手法を用いて,検出課題に対してより分かりやすい特徴点をフィルタリングする。 3)MSSFAモジュールはSSFAモジュールに基づいて提案される。 本手法の有効性を検証するために比較実験を行った。

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