I detta dokument föreslås en beräkningseffektiv metod för att upptäcka objekt inkorporerat i 3D-punktmoln med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN). I synnerhet uppnås detta genom att utnyttja ett funktionsfokuserat röstningssystem för att genomföra nya konvolutionsskikt som uttryckligen utnyttjar den sparsamhet som förekommer i inputen. I detta syfte undersöker vi avvägningen mellan noggrannhet och hastighet för olika arkitekturer och föreslår dessutom att man använder en L1-påföljd på filteraktiveringarna för att ytterligare uppmuntra sparsamhet i de mellanliggande representationerna. Såvitt vi vet är detta det första arbetet med att föreslå glesa konvolutionslager och L1 legalisering för effektiv storskalig behandling av 3D-data. Vi demonstrerar effektiviteten av vår strategi på KITTI objekt detektion riktmärke och visar att Voice3Deep modeller med så få som tre lager överträffar den tidigare tekniken i både laser och laser-vision baserade metoder med marginaler på upp till 40% samtidigt som de förblir mycket konkurrenskraftiga när det gäller bearbetningstid.
Engelcke m.fl. REF använder ett röstningssystem för att söka möjliga objekt platser, och införa särskilda konvolutionella lager för att ta itu med glesheten i punktmolnen.
Vote3Deep: Fast object detection in 3D point clouds using efficient convolutional neural networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}