論文の概要: Study of Dropout in PointPillars with 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00673v1
• Date: Sun, 1 Sep 2024 09:30:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 12:52:28.731685
• Title: Study of Dropout in PointPillars with 3D Object Detection
• Title（参考訳）: 3次元物体検出によるポイントピラーの落下に関する研究
• Authors: Xiaoxiang Sun, Geoffrey Fox,
• Abstract要約: ディープラーニング技術を活用してLiDARデータを解釈する。 本研究では,ポイントピラーモデルの性能を様々なドロップアウト率で向上させる手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D object detection is critical for autonomous driving, leveraging deep learning techniques to interpret LiDAR data. The PointPillars architecture is a prominent model in this field, distinguished by its efficient use of LiDAR data. This study provides an analysis of enhancing the performance of PointPillars model under various dropout rates to address overfitting and improve model generalization. Dropout, a regularization technique, involves randomly omitting neurons during training, compelling the network to learn robust and diverse features. We systematically compare the effects of different enhancement techniques on the model's regression performance during training and its accuracy, measured by Average Precision (AP) and Average Orientation Similarity (AOS). Our findings offer insights into the optimal enhancements, contributing to improved 3D object detection in autonomous driving applications.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術を活用してLiDARデータを解釈する。 PointPillarsアーキテクチャはこの分野で卓越したモデルであり、LiDARデータの効率的な利用によって区別される。 本研究は, オーバーフィッティングに対処し, モデル一般化を改善するために, 様々なドロップアウトレート下でのポイントピラーモデルの性能向上に関する分析を行う。 正規化技術であるDropoutは、トレーニング中に無作為にニューロンを排除し、ネットワークに堅牢で多様な特徴を学習させる。 平均精度 (AP) と平均指向類似度 (AOS) で測定し, 異なる強化手法がトレーニング中のモデルの回帰性能および精度に与える影響を系統的に比較した。 我々の研究は、自動運転アプリケーションにおける3Dオブジェクト検出の改善に寄与し、最適な拡張に関する洞察を提供する。

関連論文リスト

• OccLoff: Learning Optimized Feature Fusion for 3D Occupancy Prediction [5.285847977231642]
  3Dセマンティック占有予測は、自動運転の安全性を確保するために不可欠である。 既存のフュージョンベースの占有法では、画像の特徴に対して2次元から3次元のビュー変換を行うのが一般的である。 OccLoffは3次元占有予測のためにFeature Fusionを最適化するフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T06:34:27Z)
• On Machine Learning Approaches for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction [2.874893537471256]
  本研究では,タンパク質-リガンド結合親和性予測における古典的木モデルと高度なニューラルネットワークの性能を評価する。 2次元モデルと3次元モデルを組み合わせることで、現在の最先端のアプローチを超えて、アクティブな学習結果が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T13:06:00Z)
• 4D Contrastive Superflows are Dense 3D Representation Learners [62.433137130087445]
  我々は,LiDARとカメラのペアを連続的に利用して事前学習の目的を確立するための,新しいフレームワークであるSuperFlowを紹介する。 学習効率をさらに向上するため,カメラビューから抽出した知識の整合性を高めるプラグイン・アンド・プレイ・ビュー・一貫性モジュールを組み込んだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T17:59:54Z)
• IPoD: Implicit Field Learning with Point Diffusion for Generalizable 3D Object Reconstruction from Single RGB-D Images [50.4538089115248]
  シングルビューRGB-D画像からの3Dオブジェクトの汎用化は依然として難しい課題である。 本稿では,暗黙の場学習と点拡散を調和させる新しい手法IPoDを提案する。 CO3D-v2データセットによる実験では、IPoDの優位性が確認され、Fスコアは7.8%、チャンファー距離は28.6%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-30T07:17:37Z)
• The Why, When, and How to Use Active Learning in Large-Data-Driven 3D Object Detection for Safe Autonomous Driving: An Empirical Exploration [1.2815904071470705]
  エントロピークエリは、リソース制約のある環境でモデル学習を強化するデータを選択するための有望な戦略である。 この結果から,エントロピークエリは資源制約のある環境でのモデル学習を促進するデータ選択に有望な戦略であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T00:14:13Z)
• Unsupervised Domain Adaptation for Self-Driving from Past Traversal Features [69.47588461101925]
  本研究では,新しい運転環境に3次元物体検出器を適応させる手法を提案する。 提案手法は,空間的量子化履歴特徴を用いたLiDARに基づく検出モデルを強化する。 実世界のデータセットの実験では、大幅な改善が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-21T15:00:31Z)
• SPOT: Scalable 3D Pre-training via Occupancy Prediction for Learning Transferable 3D Representations [76.45009891152178]
  トレーニング-ファインタニングアプローチは、さまざまな下流データセットとタスクをまたいだトレーニング済みのバックボーンを微調整することで、ラベル付けの負担を軽減することができる。 本稿では, 一般表現学習が, 占領予測のタスクを通じて達成できることを, 初めて示す。 本研究は,LiDAR 点の理解を促進するとともに,LiDAR の事前訓練における今後の進歩の道を開くことを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T11:13:01Z)
• Diffusion-based 3D Object Detection with Random Boxes [58.43022365393569]
  既存のアンカーベースの3D検出方法は、アンカーの実証的な設定に依存しており、アルゴリズムはエレガンスを欠いている。 提案するDiff3Detは,検出ボックスを生成対象として考慮し,拡散モデルから3次元オブジェクト検出のための提案生成へ移行する。 推論段階では、モデルは予測結果にランダムボックスのセットを徐々に洗練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-05T08:49:53Z)
• Pattern-Aware Data Augmentation for LiDAR 3D Object Detection [7.394029879643516]
  本稿では,LiDARの特性に基づいてオブジェクトの点群をダウンサンプリングするデータ拡張手法である,パターン認識基底真理サンプリングを提案する。 自動車クラスにおけるPV-RCNNの性能は,25m以上の距離で分割したKITTI検証で0.7%以上向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T19:14:47Z)
• Improving 3D Object Detection through Progressive Population Based Augmentation [91.56261177665762]
  本稿では3次元オブジェクト検出のためのデータ拡張ポリシーの設計を自動化するための最初の試みを示す。 このアルゴリズムは,探索空間を狭め,過去の反復で発見された最良のパラメータを採用することで,拡張戦略の最適化を学習する。 PPBAは, 拡張のないベースライン3次元検出モデルよりも最大10倍のデータ効率が高く, ラベル付きモデルよりもはるかに少ない精度で3次元検出モデルが競合精度を達成できる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-02T05:57:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。