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.
Voice3Deep REF använder ett funktionsfokuserat röstningssystem så att beräkningskostnaden är proportionell mot antalet poäng med icke-nollfunktioner.
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']}