Exakt upptäckt av objekt i 3D-punktmoln är ett centralt problem i många tillämpningar, såsom autonom navigering, hushållningsrobotar och förstärkt/virtuell verklighet. För att koppla samman ett mycket sparsamt LiDAR-punktmoln med ett regionförslagsnätverk (RPN) har de flesta befintliga insatser fokuserat på handgjorda funktionsrepresentationer, till exempel en fågelperspektivsprojicering. I detta arbete tar vi bort behovet av manuell funktionsteknik för 3D-punktmoln och föreslår VoxelNet, ett generiskt 3D-detektionsnätverk som förenar funktionsextraktion och avgränsande box förutsägelse i ett enda steg, end-to-end trainingable djup nätverk. Specifikt delar VoxelNet upp ett punktmoln i lika stora 3D-voxlar och omvandlar en grupp punkter inom varje voxel till en enhetlig funktionsrepresentation genom det nyligen införda Voxel-funktionskodningsskiktet (VFE). På så sätt kodas punktmolnet som en beskrivande volymetrisk representation, som sedan ansluts till en RPN för att generera detektioner. Experiment på KITTI bildetektionsriktmärket visar att VoxelNet överträffar de senaste LiDAR-baserade 3D-detektionsmetoderna med stor marginal. Dessutom lär sig vårt nätverk en effektiv diskriminerande representation av objekt med olika geometrier, vilket leder till uppmuntrande resultat i 3D-detektering av fotgängare och cyklister, baserat på endast LiDAR. Nyligen, Qi et al. [31] föreslagna PointNet, en end-toend djupa neurala nätverk som lär sig punktvisa funktioner direkt från punktmoln. Detta tillvägagångssätt visade imponerande resultat på 3D-objektigenkänning, 3D-objektdelsegmentering och punktvis semantiska segmenteringsuppgifter. I [32] infördes en förbättrad version av PointNet som gjorde det möjligt för nätverket att lära sig lokala strukturer på olika nivåer. För att uppnå tillfredsställande resultat, dessa två metoder tränas funktion transformatornätverk på alla inmatningspunkter (-1k poäng). Eftersom typiska punktmoln som erhållits med hjälp av LiDARs innehåller 100k poäng, utbildning architec-4490
Nyligen, VoxelNet REF föreslog en end-to-end lärande arkitektur som förbrukar punktmolnsdata i sitt råformat.
VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection
{'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']}