論文の概要: Selectively Dilated Convolution for Accuracy-Preserving Sparse Pillar-based Embedded 3D Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13798v1
- Date: Sun, 25 Aug 2024 10:14:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 17:49:53.853732
- Title: Selectively Dilated Convolution for Accuracy-Preserving Sparse Pillar-based Embedded 3D Object Detection
- Title（参考訳）: Sparse Pillar-based Embedded 3D Object Detection のための選択的拡張畳み込み
- Authors: Seongmin Park, Minjae Lee, Junwon Choi, Jungwook Choi,
- Abstract要約: 分散点雲データから導出される柱の固有空間を無視するため、高密度柱処理は計算を無駄にする。
我々は、符号化された柱の重要性を評価し、畳み込み出力を選択的に拡張する選択拡張(SD-Conv)畳み込みを提案する。
この設計はSD-Convをサポートし、領域とサイズに大きな需要がなく、スピードアップとモデルの精度のトレードオフが優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.661833433778147
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pillar-based 3D object detection has gained traction in self-driving technology due to its speed and accuracy facilitated by the artificial densification of pillars for GPU-friendly processing. However, dense pillar processing fundamentally wastes computation since it ignores the inherent sparsity of pillars derived from scattered point cloud data. Motivated by recent embedded accelerators with native sparsity support, sparse pillar convolution methods like submanifold convolution (SubM-Conv) aimed to reduce these redundant computations by applying convolution only on active pillars but suffered considerable accuracy loss. Our research identifies that this accuracy loss is due to the restricted fine-grained spatial information flow (fSIF) of SubM-Conv in sparse pillar networks. To overcome this restriction, we propose a selectively dilated (SD-Conv) convolution that evaluates the importance of encoded pillars and selectively dilates the convolution output, enhancing the receptive field for critical pillars and improving object detection accuracy. To facilitate actual acceleration with this novel convolution approach, we designed SPADE+ as a cost-efficient augmentation to existing embedded sparse convolution accelerators. This design supports the SD-Conv without significant demands in area and SRAM size, realizing superior trade-off between the speedup and model accuracy. This strategic enhancement allows our method to achieve extreme pillar sparsity, leading to up to 18.1x computational savings and 16.2x speedup on the embedded accelerators, without compromising object detection accuracy.
- Abstract（参考訳）: ピラーをベースとした3Dオブジェクト検出は、GPUフレンドリーな処理のための柱の人工的な密度化によって、そのスピードと精度により、自動運転技術で注目を集めている。
しかし,高密度の柱処理は分散点雲データから得られる柱の固有空間を無視するため,基本的に計算を無駄にしている。
最近の組込み加速器によるネイティブな疎結合支援により、サブマニフォールド畳み込み(SubM-Conv)のようなスパース柱畳み込み法は、アクティブな柱のみに畳み込みを施すことによって、これらの冗長な計算を減らすことを目的としていた。
本研究では, この精度損失は, スパース柱ネットワークにおけるSubM-Convの細粒度空間情報フロー(fSIF)の制限によるものであることを明らかにした。
この制限を克服するために、符号化された柱の重要性を評価し、畳み込み出力を選択的に拡張する選択拡張(SD-Conv)畳み込みを提案する。
この新たな畳み込みアプローチで実際の加速を容易にするため,既存の組込みスパース畳み込み加速器のコスト効率向上を目的としたSPADE+を設計した。
この設計はSD-Convをサポートし、領域とSRAMサイズに大きな需要がなく、スピードアップとモデルの精度のトレードオフが優れている。
この戦略的強化により,物体検出精度を損なうことなく,最大18.1倍の計算節約と16.2倍の高速化を実現することができる。
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