在移动设备上实现实时 LiDAR 3D 目标检测
计算机视觉与模式识别
2021-03-09 v2 人工智能
摘要
3D 目标检测是一项重要任务，尤其在自动驾驶应用领域中。然而，在自动驾驶汽车边缘计算设备有限的计算与内存资源下支持实时性能具有挑战性。为此，我们提出一种编译器感知的统一框架，将网络增强与剪枝搜索结合强化学习技术，以在资源受限的边缘计算设备上实现 3D 目标检测的实时推理。具体而言，采用生成器循环神经网络（RNN）自动提供网络增强与剪枝搜索的统一方案，无需人类专业知识与辅助。统一方案的评估性能可反馈用于训练生成器 RNN。实验结果表明，所提框架首次在移动设备（三星 Galaxy S20 手机）上以具竞争力的检测性能实现了实时 3D 目标检测。
引用
@article{arxiv.2012.13801,
title = {Achieving Real-Time LiDAR 3D Object Detection on a Mobile Device},
author = {Pu Zhao and Wei Niu and Geng Yuan and Yuxuan Cai and Hsin-Hsuan Sung and Sijia Liu and Xipeng Shen and Bin Ren and Yanzhi Wang and Xue Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.13801},
year = {2021}
}