論文の概要: Large receptive field strategy and important feature extraction strategy in 3D object detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11913v1
• Date: Mon, 22 Jan 2024 13:01:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 13:57:03.129097
• Title: Large receptive field strategy and important feature extraction strategy in 3D object detection
• Title（参考訳）: 3次元物体検出における大きな受容場戦略と重要な特徴抽出戦略
• Authors: Leichao Cui, Xiuxian Li, and Min Meng
• Abstract要約: 本研究は,3次元目標検出における鍵となる課題に焦点を当てた。 3次元畳み込みカーネルの受容領域を拡大する課題に対処するために,動的特徴融合モジュールを導入する。 このモジュールは、3D畳み込みカーネルの受容場を適応的に拡張し、拡張と許容される計算負荷のバランスをとる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.224441745205315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The enhancement of 3D object detection is pivotal for precise environmental perception and improved task execution capabilities in autonomous driving. LiDAR point clouds, offering accurate depth information, serve as a crucial information for this purpose. Our study focuses on key challenges in 3D target detection. To tackle the challenge of expanding the receptive field of a 3D convolutional kernel, we introduce the Dynamic Feature Fusion Module (DFFM). This module achieves adaptive expansion of the 3D convolutional kernel's receptive field, balancing the expansion with acceptable computational loads. This innovation reduces operations, expands the receptive field, and allows the model to dynamically adjust to different object requirements. Simultaneously, we identify redundant information in 3D features. Employing the Feature Selection Module (FSM) quantitatively evaluates and eliminates non-important features, achieving the separation of output box fitting and feature extraction. This innovation enables the detector to focus on critical features, resulting in model compression, reduced computational burden, and minimized candidate frame interference. Extensive experiments confirm that both DFFM and FSM not only enhance current benchmarks, particularly in small target detection, but also accelerate network performance. Importantly, these modules exhibit effective complementarity.
• Abstract（参考訳）: 3dオブジェクト検出の強化は、自動運転における正確な環境認識とタスク実行能力の改善にとって重要である。 正確な深度情報を提供するLiDARポイントクラウドは、この目的のために重要な情報となる。 本研究は,3次元ターゲット検出における重要な課題に焦点をあてた。 本研究では,3次元畳み込みカーネルの受容領域の拡大に取り組み,動的特徴融合モジュール(DFFM)を導入する。 このモジュールは、3D畳み込みカーネルの受容場を適応的に拡張し、拡張と許容される計算負荷のバランスをとる。 この革新は操作を減らし、受容場を拡張し、モデルが異なるオブジェクト要求に動的に適応できるようにする。 同時に、冗長な情報を3d機能で識別する。 特徴選択モジュール(fsm)を用いることで、重要でない特徴を定量的に評価、除去し、出力ボックスの嵌合と特徴抽出を分離する。 この革新により、検出器は重要な特徴に焦点を合わせ、モデル圧縮、計算負荷の低減、候補フレームの干渉を最小限に抑えることができる。 DFFMとFSMはいずれも、特に小さなターゲット検出において、現在のベンチマークを向上するだけでなく、ネットワーク性能も向上する。 重要なことに、これらのモジュールは効果的な相補性を示す。

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