Fugu-MT 論文翻訳(概要): PVAFN: Point-Voxel Attention Fusion Network with Multi-Pooling Enhancing for 3D Object Detection

論文の概要: PVAFN: Point-Voxel Attention Fusion Network with Multi-Pooling Enhancing for 3D Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14600v1
Date: Mon, 26 Aug 2024 19:43:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-28 15:44:05.405736
Title: PVAFN: Point-Voxel Attention Fusion Network with Multi-Pooling Enhancing for 3D Object Detection
Title（参考訳）: PVAFN:3次元物体検出のためのマルチプールエンハンス付きポイント・ボクセルアテンションフュージョンネットワーク
Authors: Yidi Li, Jiahao Wen, Bin Ren, Wenhao Li, Zhenhuan Xu, Hao Guo, Hong Liu, Nicu Sebe,
Abstract要約: 点とボクセルの表現の統合は、LiDARベースの3Dオブジェクト検出においてより一般的になりつつある。 PVAFN(Point-Voxel Attention Fusion Network)と呼ばれる新しい2段3次元物体検出器を提案する。 PVAFNはマルチプール戦略を使用して、マルチスケールとリージョン固有の情報を効果的に統合する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 59.355022416218624
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The integration of point and voxel representations is becoming more common in LiDAR-based 3D object detection. However, this combination often struggles with capturing semantic information effectively. Moreover, relying solely on point features within regions of interest can lead to information loss and limitations in local feature representation. To tackle these challenges, we propose a novel two-stage 3D object detector, called Point-Voxel Attention Fusion Network (PVAFN). PVAFN leverages an attention mechanism to improve multi-modal feature fusion during the feature extraction phase. In the refinement stage, it utilizes a multi-pooling strategy to integrate both multi-scale and region-specific information effectively. The point-voxel attention mechanism adaptively combines point cloud and voxel-based Bird's-Eye-View (BEV) features, resulting in richer object representations that help to reduce false detections. Additionally, a multi-pooling enhancement module is introduced to boost the model's perception capabilities. This module employs cluster pooling and pyramid pooling techniques to efficiently capture key geometric details and fine-grained shape structures, thereby enhancing the integration of local and global features. Extensive experiments on the KITTI and Waymo datasets demonstrate that the proposed PVAFN achieves competitive performance. The code and models will be available.
Abstract（参考訳）: 点とボクセルの表現の統合は、LiDARベースの3Dオブジェクト検出においてより一般的になりつつある。しかし、この組み合わせは意味情報を効果的に捉えることに苦戦することが多い。さらに、関心領域内の点特徴のみに依存すると、局所的特徴表現における情報損失や制限につながる可能性がある。これらの課題に対処するために, PVAFN (Point-Voxel Attention Fusion Network) と呼ばれる新しい2段階の3次元物体検出器を提案する。 PVAFNは、特徴抽出フェーズにおけるマルチモーダル特徴融合を改善するためにアテンション機構を利用する。改良段階では、マルチプール戦略を利用して、マルチスケール情報とリージョン固有情報の両方を効果的に統合する。ポイントボクセルアテンションメカニズムは、ポイントクラウドとボクセルベースのBird's-Eye-View(BEV)機能を適応的に組み合わせ、よりリッチなオブジェクト表現が偽検出を減らすのに役立つ。さらに、モデルの知覚能力を高めるために、マルチプール拡張モジュールが導入された。このモジュールは、クラスタプーリングとピラミッドプーリング技術を使用して、鍵となる幾何学的詳細ときめ細かい形状構造を効率的に捕捉し、局所的特徴とグローバルな特徴の統合を強化する。 KITTIとWaymoのデータセットに関する大規模な実験は、提案されたPVAFNが競争力を発揮することを示した。コードとモデルは利用可能になる。

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