論文の概要: SEGT: A General Spatial Expansion Group Transformer for nuScenes Lidar-based Object Detection Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09658v2
• Date: Tue, 21 Jan 2025 03:43:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 15:04:32.751162
• Title: SEGT: A General Spatial Expansion Group Transformer for nuScenes Lidar-based Object Detection Task
• Title（参考訳）: SEGT: nuScenes Lidar-based Object Detection Taskのための一般空間拡張グループ変換器
• Authors: Cheng Mei, Hao He, Yahui Liu, Zhenhua Guo,
• Abstract要約: 空間拡張群変換器 (SEGT) と呼ばれる, nuScenes lidar を用いたオブジェクト検出タスクのためのトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。 点雲の不規則でスパースな性質を効果的に扱えるように,一般空間展開戦略を用いて,ボクセルを異なる特殊順序場へ移行することを提案する。 本研究では,多様な拡張戦略を交互に適用することにより,異なる順序の分野にまたがる特徴表現を統合することにより,包括的空間情報を捕捉するモデルの能力を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.987152592540554
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the technical report, we present a novel transformer-based framework for nuScenes lidar-based object detection task, termed Spatial Expansion Group Transformer (SEGT). To efficiently handle the irregular and sparse nature of point cloud, we propose migrating the voxels into distinct specialized ordered fields with the general spatial expansion strategies, and employ group attention mechanisms to extract the exclusive feature maps within each field. Subsequently, we integrate the feature representations across different ordered fields by alternately applying diverse expansion strategies, thereby enhancing the model's ability to capture comprehensive spatial information. The method was evaluated on the nuScenes lidar-based object detection test dataset, achieving an NDS score of 73.9 without Test-Time Augmentation (TTA) and 74.5 with TTA, demonstrating the effectiveness of the proposed method. Notably, our method ranks the 1st place in the nuScenes lidar-based object detection task.
• Abstract（参考訳）: 技術的報告では, nuScenes lidar-based object detection task (SEGT) と呼ばれる新しいトランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。 点雲の不規則でスパースな性質を効果的に扱えるように,一般空間展開戦略による特定順序フィールドへのボクセルの移動を提案し,各フィールド内の排他的特徴マップを抽出するためにグループアテンション機構を用いる。 次に,多様な拡張戦略を交互に適用することにより,異なる順序のフィールドにまたがる特徴表現を統合することにより,包括的空間情報を捕捉するモデルの能力を向上させる。 本手法は,試験時間拡張(TTA)を伴わないNDSスコア73.9,TTAで74.5,nuScenes lidars を用いたオブジェクト検出試験データセットを用いて評価し,提案手法の有効性を実証した。 特に,本手法は nuScenes lidar-based object detection task において第1位である。

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