論文の概要: Reflectance Prediction-based Knowledge Distillation for Robust 3D Object Detection in Compressed Point Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17442v2
- Date: Sun, 02 Nov 2025 07:51:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-04 16:14:22.020074
- Title: Reflectance Prediction-based Knowledge Distillation for Robust 3D Object Detection in Compressed Point Clouds
- Title（参考訳）: 反射率予測に基づく圧縮点雲中のロバスト3次元物体検出のための知識蒸留
- Authors: Hao Jing, Anhong Wang, Yifan Zhang, Donghan Bu, Junhui Hou,
- Abstract要約: 既存の圧縮伝送システムでは、送信者はポイント座標と反射率を損失的に圧縮し、送信コードストリームを生成する。
本稿では,反射率予測に基づく知識蒸留(RPKD)を用いた3次元物体検出フレームワークを提案する。
KITTIとDAIR-V2X-Vデータセットの実験結果から,圧縮点雲の検出精度を複数のコードレートで向上できることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.62228030835151
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Regarding intelligent transportation systems, low-bitrate transmission via lossy point cloud compression is vital for facilitating real-time collaborative perception among connected agents, such as vehicles and infrastructures, under restricted bandwidth. In existing compression transmission systems, the sender lossily compresses point coordinates and reflectance to generate a transmission code stream, which faces transmission burdens from reflectance encoding and limited detection robustness due to information loss. To address these issues, this paper proposes a 3D object detection framework with reflectance prediction-based knowledge distillation (RPKD). We compress point coordinates while discarding reflectance during low-bitrate transmission, and feed the decoded non-reflectance compressed point clouds into a student detector. The discarded reflectance is then reconstructed by a geometry-based reflectance prediction (RP) module within the student detector for precise detection. A teacher detector with the same structure as the student detector is designed for performing reflectance knowledge distillation (RKD) and detection knowledge distillation (DKD) from raw to compressed point clouds. Our cross-source distillation training strategy (CDTS) equips the student detector with robustness to low-quality compressed data while preserving the accuracy benefits of raw data through transferred distillation knowledge. Experimental results on the KITTI and DAIR-V2X-V datasets demonstrate that our method can boost detection accuracy for compressed point clouds across multiple code rates. We will release the code publicly at https://github.com/HaoJing-SX/RPKD.
- Abstract（参考訳）: インテリジェントトランスポートシステムでは、損失点クラウド圧縮による低ビットレート伝送は、制限帯域下での車両やインフラなどの接続エージェント間のリアルタイムの協調認識を促進するために不可欠である。
既存の圧縮伝送システムでは、送信者はポイント座標とリフレクタンスを損失的に圧縮して送信コードストリームを生成し、リフレクタンス符号化による送信負荷と情報損失による検出ロバスト性に直面する。
本稿では, 反射率予測に基づく知識蒸留(RPKD)を用いた3次元物体検出フレームワークを提案する。
我々は、低ビットレート伝送中に反射率をなくしながら点座標を圧縮し、デコードされた非反射性圧縮点雲を学生検出器に供給する。
捨てられた反射は、精密検出のために学生検出器内の幾何ベースの反射率予測(RP)モジュールによって再構成される。
生から圧縮された点雲から反射性知識蒸留(RKD)および検出性知識蒸留(DKD)を行うために、学生検出器と同じ構造を持つ教師検出器を設計する。
我々のクロスソース蒸留訓練戦略 (CDTS) は, トランスファー蒸留知識を通じて, 生データの精度を保ちながら, 低品質の圧縮データに頑健な学生検出器を装備する。
KITTIとDAIR-V2X-Vデータセットの実験結果から,圧縮点雲の検出精度を複数のコードレートで向上できることが示された。
コードはhttps://github.com/HaoJing-SX/RPKD.comで公開します。
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