Fugu-MT 論文翻訳(概要): MsSVT++: Mixed-scale Sparse Voxel Transformer with Center Voting for 3D Object Detection

論文の概要: MsSVT++: Mixed-scale Sparse Voxel Transformer with Center Voting for 3D Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11718v1
Date: Mon, 22 Jan 2024 06:42:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-23 14:56:36.814416
Title: MsSVT++: Mixed-scale Sparse Voxel Transformer with Center Voting for 3D Object Detection
Title（参考訳）: mssvt++: 3dオブジェクト検出のためのセンター投票を備えた混合スケールスパースボクセルトランスフォーマ
Authors: Jianan Li, Shaocong Dong, Lihe Ding, Tingfa Xu
Abstract要約: MsSVT++は、Mixed-scale Sparse Voxel Transformerである。両タイプの情報を、分割・コンカレントアプローチで同時にキャプチャする。 MsSVT++は、さまざまなデータセット間で一貫して例外的なパフォーマンスを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.8309983660935
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Accurate 3D object detection in large-scale outdoor scenes, characterized by considerable variations in object scales, necessitates features rich in both long-range and fine-grained information. While recent detectors have utilized window-based transformers to model long-range dependencies, they tend to overlook fine-grained details. To bridge this gap, we propose MsSVT++, an innovative Mixed-scale Sparse Voxel Transformer that simultaneously captures both types of information through a divide-and-conquer approach. This approach involves explicitly dividing attention heads into multiple groups, each responsible for attending to information within a specific range. The outputs of these groups are subsequently merged to obtain final mixed-scale features. To mitigate the computational complexity associated with applying a window-based transformer in 3D voxel space, we introduce a novel Chessboard Sampling strategy and implement voxel sampling and gathering operations sparsely using a hash map. Moreover, an important challenge stems from the observation that non-empty voxels are primarily located on the surface of objects, which impedes the accurate estimation of bounding boxes. To overcome this challenge, we introduce a Center Voting module that integrates newly voted voxels enriched with mixed-scale contextual information towards the centers of the objects, thereby improving precise object localization. Extensive experiments demonstrate that our single-stage detector, built upon the foundation of MsSVT++, consistently delivers exceptional performance across diverse datasets.
Abstract（参考訳）: 大規模屋外シーンにおける高精度な3次元物体検出は、オブジェクトスケールのかなりのバリエーションによって特徴付けられる。最近の検出器は、ウィンドウベースのトランスフォーマーを使用して長距離依存性をモデル化しているが、細部の詳細を見落としがちである。このギャップを埋めるために、我々はMsSVT++を提案する。MsSVT++は、分割・コンカレントアプローチにより、両タイプの情報を同時にキャプチャする、革新的なMixed-scale Sparse Voxel Transformerである。このアプローチでは、注意ヘッドを複数のグループに明示的に分割し、それぞれが特定の範囲内の情報に対応する責任を負う。これらのグループの出力は後にマージされ、最終的な混合スケールの特徴を得る。ウィンドウベースのトランスフォーマーを3次元ボクセル空間に適用する際の計算複雑性を軽減するため,新しいチェスボードサンプリング戦略を導入し,ハッシュマップを用いてバラバラにボクセルサンプリングと収集操作を実装した。さらに、重要な課題は、空でないボクセルが主に物体の表面にあり、境界ボックスの正確な推定が妨げられるという観察から生じる。この課題を克服するために、我々は、オブジェクトの中央に混在するコンテキスト情報に富んだ、新しく投票されたボクセルを統合するCenter Votingモジュールを導入し、正確なオブジェクトローカライゼーションを改善する。大規模な実験では、MsSVT++の基盤の上に構築された単一ステージ検出器が、さまざまなデータセットに対して一貫して例外的なパフォーマンスを実現しています。

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