3D 谐波损失：面向 V2X 协同边缘端任务一致且时效友好的 3D 目标检测
计算机视觉与模式识别
2022-11-15 v2
摘要
基于边缘计算的 3D 感知在智能交通系统（ITS）中受到关注，因为对交通参与者的实时监测可潜在强化车联网（V2X）协同。得益于 LiDAR 精确测量周边深度信息的能力，越来越多研究聚焦于基于激光雷达的 3D 检测，显著推动了 3D 感知的发展。由于高计算密集型操作，少数方法满足边缘部署的实时要求。此外，由于点云域的大稀疏性，目标检测中的不一致问题尚未被揭示。本文透彻分析了该问题，其由近期关于图像特化中不一致问题确定的工作所全面引发。因此，我们提出一种 3D 谐波损失函数以缓解基于点云的不一致预测。进而从数学优化角度论证了 3D 谐波损失的可行性。仿真采用 KITTI 数据集与 DAIR-V2X-I 数据集，所提方法相较基准模型大幅提升了性能。进一步，在边缘设备（Jetson Xavier TX）上的模拟部署验证了所提模型的效率。
引用
@article{arxiv.2211.03407,
title = {3D Harmonic Loss: Towards Task-consistent and Time-friendly 3D Object Detection on Edge for V2X Orchestration},
author = {Haolin Zhang and M S Mekala and Zulkar Nain and Dongfang Yang and Ju H. Park and Ho-Youl Jung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.03407},
year = {2022}
}
备注
Submitted to IEEE Transactions on Vehicular Technology