論文の概要: Transferable Class Statistics and Multi-scale Feature Approximation for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11951v1
• Date: Sat, 16 Aug 2025 07:27:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.477155
• Title: Transferable Class Statistics and Multi-scale Feature Approximation for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: 3次元物体検出のための伝達可能なクラス統計とマルチスケール特徴近似
• Authors: Hao Peng, Hong Sang, Yajing Ma, Ping Qiu, Chao Ji,
• Abstract要約: 本稿では,知識蒸留に基づく単一地区からの点ベースマルチスケール特徴を近似する。 本稿では, 一つの地区における構成多様性の喪失を補うため, 伝達可能な特徴埋め込み機構を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.42417060934372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates multi-scale feature approximation and transferable features for object detection from point clouds. Multi-scale features are critical for object detection from point clouds. However, multi-scale feature learning usually involves multiple neighborhood searches and scale-aware layers, which can hinder efforts to achieve lightweight models and may not be conducive to research constrained by limited computational resources. This paper approximates point-based multi-scale features from a single neighborhood based on knowledge distillation. To compensate for the loss of constructive diversity in a single neighborhood, this paper designs a transferable feature embedding mechanism. Specifically, class-aware statistics are employed as transferable features given the small computational cost. In addition, this paper introduces the central weighted intersection over union for localization to alleviate the misalignment brought by the center offset in optimization. Note that the method presented in this paper saves computational costs. Extensive experiments on public datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,点雲からの物体検出のためのマルチスケール特徴量近似と伝達可能特徴量について検討する。 マルチスケール機能は、ポイントクラウドからのオブジェクト検出に不可欠である。 しかし、マルチスケールの特徴学習は通常、複数の近傍探索とスケールアウェアレイヤーを伴い、軽量なモデルの実現への努力を妨げ、限られた計算資源によって制約された研究に導出されない可能性がある。 本稿では,知識蒸留に基づく単一地区からの点ベースマルチスケール特徴を近似する。 本稿では, 一つの地区における構成多様性の喪失を補うため, 伝達可能な特徴埋め込み機構を設計する。 特に、計算コストが小さいため、クラス認識統計学は転送可能な特徴として利用される。 さらに,最適化において中心オフセットがもたらしたミスアライメントを軽減するために,ローカライゼーションのための結合上の中央重み付き交点を導入する。 本稿では,計算コストを削減できることに留意する。 公開データセットに対する大規模な実験により,提案手法の有効性が示された。

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