Vi tar itu med problemet med att upptäcka 3D-objekt i realtid från punktmoln i samband med autonom körning. Hastigheten är avgörande eftersom detektion är en nödvändig komponent för säkerheten. Befintliga metoder är dock dyra i beräkningen på grund av hög dimensionalitet av punktmoln. Vi använder 3D-data mer effektivt genom att representera scenen från Bird's Eye View (BEV), och föreslå PIXOR, en förslagsfri, enstegsdetektor som ger orienterade 3D-objekt uppskattningar avkodas från pixel-wise neurala nätverksprognoser. Input representation, nätverksarkitektur och modelloptimering är speciellt utformade för att balansera hög noggrannhet och realtid effektivitet. Vi validerar PIXOR på två datauppsättningar: KITTI BEV-objektdetekteringsriktmärket och ett storskaligt 3D-fordonsdetekteringsriktmärke. I båda dataseten visar vi att den föreslagna detektorn överträffar andra toppmoderna metoder, särskilt vad gäller genomsnittlig precision (AP), medan den fortfarande körs på 10 FPS.
REF projicerar ett punktmoln till en bild av 2D Bird's Eye View (BEV) och använder ett 2D CNN för objektdetektering.
PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}