Vi presenterar AVOD, ett Agregate View Object Detection nätverk för autonoma körscenarier. Den föreslagna neurala nätverksarkitekturen använder LIDAR-punktmoln och RGB-bilder för att generera funktioner som delas av två undernätverk: ett regionförslagsnätverk (RPN) och ett andra stegs detektornätverk. Den föreslagna RPN använder en ny arkitektur som kan utföra multimodal funktion fusion på hög upplösning funktionskartor för att generera tillförlitliga 3D objekt förslag för flera objekt klasser i väg scener. Med hjälp av dessa förslag utför det andra stegets detektionsnätverk exakt orienterad 3D-begränsande ruta regression och kategoriklassificering för att förutsäga omfattning, orientering och klassificering av objekt i 3D-utrymme. Vår föreslagna arkitektur visas producera toppmoderna resultat på KITTI 3D-objektdetekteringsriktmärket [1] samtidigt som den körs i realtid med ett lågt minnesavtryck, vilket gör den till en lämplig kandidat för installation på autonoma fordon. Koden finns på https://github.com/kujason/avod
AVOD REF utökar MV3D genom att samla de multimodala funktionerna för att generera mer tillförlitliga 3D-objektförslag.
Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}