LiDAR-baserad eller RGB-D-baserad objektdetektering används i många tillämpningar, allt från autonom körning till robotseende. Voxel-baserade 3D-konvolutionella nätverk har under en tid använts för att förbättra lagringen av information när punktmolnet LiDAR-data behandlas. Problem kvarstår dock, bland annat en långsam inferenshastighet och låg orienteringsuppskattning. Vi undersöker därför en förbättrad sparsam konvolutionsmetod för sådana nätverk, vilket avsevärt ökar hastigheten för både utbildning och slutledning. Vi introducerar också en ny form av vinkelförlust regression för att förbättra orienteringsuppskattningens prestanda och en ny metod för dataförstärkning som kan öka konvergenshastigheten och prestandan. Det föreslagna nätverket producerar toppmoderna resultat på KITI 3D-objektdetekteringsriktmärken samtidigt som man bibehåller en snabb sluthastighet.
REF undersöker en sparsam konvolution för voxelbaserade nätverk.
SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}