Objektdetektering i punktmoln är en viktig aspekt av många robotprogram såsom autonom körning. I detta dokument anser vi att problemet med att koda ett punktmoln till ett format som är lämpligt för en detekteringsledning nedströms. Den senaste litteraturen antyder två typer av kodare; fasta kodare tenderar att vara snabba men offra noggrannhet, medan kodare som lärs från data är mer exakta, men långsammare. I detta arbete föreslår vi PointPillars, en ny kodare som använder PointNets för att lära sig en representation av punktmoln organiserade i vertikala kolumner (pelare). Medan de kodade funktionerna kan användas med någon standard 2D convolutional detektion arkitektur, föreslår vi ytterligare ett magert nedströms nätverk. Omfattande experiment visar att PointPillars överträffar tidigare kodare med avseende på både hastighet och noggrannhet med stor marginal. Trots att vi bara använder lidar, överträffar vår fulla detektionsrörledning den senaste tekniken avsevärt, även bland fusionsmetoder, med avseende på både 3D- och fågelperspektivet KITTI-riktmärken. Denna detektionsprestanda uppnås när den körs vid 62 Hz: en förbättring på 2-4 gånger drifttiden. En snabbare version av vår metod matchar toppmodernt vid 105 Hz. Dessa riktmärken tyder på att PointPillrar är en lämplig kodning för objektdetektering i punktmoln.
PointPillars REF organisera LiDAR punktmoln i vertikala kolumner och sedan detektera 3D-objekt med hjälp av en standard 2D convolutional detektion ram.
PointPillars: Fast Encoders for Object Detection From Point Clouds
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}