論文の概要: *: Improving the 3D detector by introducing Voxel2Pillar feature encoding and extracting multi-scale features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09828v3
• Date: Fri, 08 Nov 2024 03:19:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:22.720874
• Title: *: Improving the 3D detector by introducing Voxel2Pillar feature encoding and extracting multi-scale features
• Title（参考訳）: ※Voxel2Pillar特徴符号化とマルチスケール特徴抽出による3D検出器の改良
• Authors: Xusheng Li, Chengliang Wang, Shumao Wang, Zhuo Zeng, Ji Liu,
• Abstract要約: 現在の3D検出器は、大規模な特徴を得るのに特徴ピラミッドネットワークを使うのが一般的である。 柱ベースのスキームはボクセル計算よりもはるかに少ないため、リアルタイム3D検出器の構築に適している。 よりリッチなポイントクラウド機能を備えた柱構築にスパース畳み込みを用いたVoxel2Pillar機能符号化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.15169530632709
• License:
• Abstract: The multi-line LiDAR is widely used in autonomous vehicles, so point cloud-based 3D detectors are essential for autonomous driving. Extracting rich multi-scale features is crucial for point cloud-based 3D detectors in autonomous driving due to significant differences in the size of different types of objects. However, because of the real-time requirements, large-size convolution kernels are rarely used to extract large-scale features in the backbone. Current 3D detectors commonly use feature pyramid networks to obtain large-scale features; however, some objects containing fewer point clouds are further lost during down-sampling, resulting in degraded performance. Since pillar-based schemes require much less computation than voxel-based schemes, they are more suitable for constructing real-time 3D detectors. Hence, we propose the *, a pillar-based scheme. We redesigned the feature encoding, the backbone, and the neck of the 3D detector. We propose the Voxel2Pillar feature encoding, which uses a sparse convolution constructor to construct pillars with richer point cloud features, especially height features. The Voxel2Pillar adds more learnable parameters to the feature encoding, enabling the initial pillars to have higher performance ability. We extract multi-scale and large-scale features in the proposed fully sparse backbone, which does not utilize large-size convolutional kernels; the backbone consists of the proposed multi-scale feature extraction module. The neck consists of the proposed sparse ConvNeXt, whose simple structure significantly improves the performance. We validate the effectiveness of the proposed * on the Waymo Open Dataset, and the object detection accuracy for vehicles, pedestrians, and cyclists is improved. We also verify the effectiveness of each proposed module in detail through ablation studies.
• Abstract（参考訳）: マルチラインのLiDARは自動運転車で広く使われているため、ポイントクラウドベースの3D検出器は自動運転に不可欠である。 リッチなマルチスケール特徴の抽出は、様々な種類の物体のサイズに大きな違いがあるため、自律運転におけるポイントクラウドベースの3D検出器にとって重要である。 しかし、リアルタイムの要求のため、大規模な畳み込みカーネルはバックボーンで大規模な特徴を引き出すのにはほとんど使われない。 現行の3D検出器は、大規模な特徴を得るために特徴ピラミッドネットワークを一般的に使用しているが、ダウンサンプリング中に点雲が少ないいくつかの物体が失われ、性能が低下する。 柱ベースのスキームはボクセルベースのスキームよりもはるかに少ない計算を必要とするため、リアルタイム3D検出器の構築に適している。 そこで本研究では,柱型スキーム*を提案する。 われわれは3Dディテクターのエンコーディング、バックボーン、ネックを再設計した。 本稿では、スパース畳み込みコンストラクタを用いて、よりリッチなポイントクラウド機能、特に高さ機能を備えた柱を構築するVoxel2Pillar機能符号化法を提案する。 Voxel2Pillarは、機能のエンコーディングにより学習可能なパラメータを追加し、初期ピラーのパフォーマンスを向上する。 提案する完全スパースバックボーンでは,大規模な畳み込みカーネルを使用せず,マルチスケールかつ大規模に特徴を抽出し,そのバックボーンはマルチスケール特徴抽出モジュールで構成されている。 ネックは提案されたスパースConvNeXtで構成されており、単純な構造で性能が大幅に向上している。 Waymo Open Datasetにおける提案*の有効性を検証し,車両,歩行者,自転車の物体検出精度を改善した。 また,各モジュールの有効性をアブレーション研究により詳細に検証した。

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