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PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds
提交时间：2019-02-17 机构： Uber 先进技术小组(ATG)、多伦多大学
摘要： 我们解决了在自动驾驶环境中从点云进行实时3D物体检测的问题。 计算速度至关重要，因为检测是安全的必要组成部分。 然而，由于点云的高维度，现有方法在计算上是昂贵的。 我们通过从鸟瞰图（BEV）中表示场景来更有效地利用3D数据，并提出PIXOR，一种无需建议的单级检测器，其输出从像素化神经网络预测解码的定向3D对象估计。 输入表示，网络架构和模型优化专门用于平衡高精度和实时效率。 我们在两个数据集上验证了PIXOR：KITTI BEV物体检测基准和大规模3D车辆检测基准。 在这两个数据集中，我们表明所提出的探测器超过了其他最先进的方法，特别是在平均精度（AP）方面，同时仍然以大于28 FPS运行。
PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds
提交时间：2019-02-17
机构： Uber 先进技术小组(ATG)、多伦多大学
摘要： 我们解决了在自动驾驶环境中从点云进行实时3D物体检测的问题。 计算速度至关重要，因为检测是安全的必要组成部分。 然而，由于点云的高维度，现有方法在计算上是昂贵的。 我们通过从鸟瞰图（BEV）中表示场景来更有效地利用3D数据，并提出PIXOR，一种无需建议的单级检测器，其输出从像素化神经网络预测解码的定向3D对象估计。 输入表示，网络架构和模型优化专门用于平衡高精度和实时效率。 我们在两个数据集上验证了PIXOR：KITTI BEV物体检测基准和大规模3D车辆检测基准。 在这两个数据集中，我们表明所提出的探测器超过了其他最先进的方法，特别是在平均精度（AP）方面，同时仍然以大于28 FPS运行。