論文の概要: MS23D: : A 3D Object Detection Method Using Multi-Scale Semantic Feature Points to Construct 3D Feature Layer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16518v7
• Date: Fri, 19 Jul 2024 09:00:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 00:26:14.148363
• Title: MS23D: : A 3D Object Detection Method Using Multi-Scale Semantic Feature Points to Construct 3D Feature Layer
• Title（参考訳）: MS23D:マルチスケール意味的特徴点を用いた3次元物体検出手法による3次元特徴層の構築
• Authors: Yongxin Shao, Aihong Tan, Binrui Wang, Tianhong Yan, Zhetao Sun, Yiyang Zhang, Jiaxin Liu,
• Abstract要約: LiDAR点雲は、三次元空間における物体の動きと姿勢を効果的に描写することができる。 自律運転のシナリオでは、点雲の空間性と空洞性は、ボクセルベースの方法にいくつかの困難をもたらす。 我々はMS23Dと呼ばれる2段階の3Dオブジェクト検出フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.644319899528183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR point clouds can effectively depict the motion and posture of objects in three-dimensional space. Many studies accomplish the 3D object detection by voxelizing point clouds. However, in autonomous driving scenarios, the sparsity and hollowness of point clouds create some difficulties for voxel-based methods. The sparsity of point clouds makes it challenging to describe the geometric features of objects. The hollowness of point clouds poses difficulties for the aggregation of 3D features. We propose a two-stage 3D object detection framework, called MS23D. (1) We propose a method using voxel feature points from multi-branch to construct the 3D feature layer. Using voxel feature points from different branches, we construct a relatively compact 3D feature layer with rich semantic features. Additionally, we propose a distance-weighted sampling method, reducing the loss of foreground points caused by downsampling and allowing the 3D feature layer to retain more foreground points. (2) In response to the hollowness of point clouds, we predict the offsets between deep-level feature points and the object's centroid, making them as close as possible to the object's centroid. This enables the aggregation of these feature points with abundant semantic features. For feature points from shallow-level, we retain them on the object's surface to describe the geometric features of the object. To validate our approach, we evaluated its effectiveness on both the KITTI and ONCE datasets.
• Abstract（参考訳）: LiDAR点雲は、三次元空間における物体の動きと姿勢を効果的に描写することができる。 多くの研究では、点雲の酸化による3次元物体の検出が達成されている。 しかし、自律運転のシナリオでは、点雲の空間性と空洞性は、ボキセルベースの方法にいくつかの困難をもたらす。 点雲の広がりは、物体の幾何学的特徴を記述するのを困難にしている。 点雲の空洞性は、3次元特徴の集約に困難をもたらす。 我々はMS23Dと呼ばれる2段階の3Dオブジェクト検出フレームワークを提案する。 1) マルチブランチからのボクセル特徴点を用いた3次元特徴層の構築手法を提案する。 異なる分岐からのボクセル特徴点を用いて,よりリッチなセマンティック特徴を持つ比較的コンパクトな3D特徴層を構築する。 さらに, 距離重み付きサンプリング手法を提案し, ダウンサンプリングによる前景点の損失を低減し, 3次元特徴層がより多くの前景点を保持することができるようにした。 2) 点雲の空洞化に反応して, 物体の遠心点と深度特徴点とのオフセットを予測し, 物体の遠心点にできるだけ接近させる。 これにより、これらの特徴点と豊富な意味的特徴の集約が可能になる。 浅層からの特徴点については、物体の幾何学的特徴を記述するために、物体の表面に保持する。 提案手法の有効性を,KITTIデータセットとONCEデータセットの両方で評価した。

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