InfoFocus：面向自动驾驶的动态信息建模三维目标检测
计算机视觉与模式识别
2020-07-20 v1
摘要
实时三维目标检测对自动驾驶汽车至关重要。基于体素的方法以高效率实现令人满意的性能，已受到相当关注。然而，以往方法对输入空间进行特征提取时采用均等划分的子区域，未考虑点云在空间上通常呈非均匀分布。为解决该问题，我们提出了一种具有动态信息建模的新型三维目标检测框架。该框架以由粗到精的方式设计。第一阶段通过基于体素的区域提议网络生成粗预测。我们引入 InfoFocus，利用点云密度信息引导自适应细化特征，从而改进粗检测结果。实验在大规模 nuScenes 三维检测基准上进行。结果表明，我们的框架以 31 FPS 取得最先进（SOTA）性能，并在 nuScenes 测试集上比基线显著提升 9.0% mAP。
引用
@article{arxiv.2007.08556,
title = {InfoFocus: 3D Object Detection for Autonomous Driving with Dynamic Information Modeling},
author = {Jun Wang and Shiyi Lan and Mingfei Gao and Larry S. Davis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.08556},
year = {2020}
}