用于3D目标检测的焦点稀疏卷积神经网络

主讲人:YukangChen | 香港中文大学博士

  • 开课时间

    2022.06.11 13:00

  • 课程时长

    90分钟

  • 学习人数

    1943人次学习

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用于3D目标检测的焦点稀疏卷积神经网络

在 3D 检测任务中,点云/体素数据不均匀地分布在3维空间中,不同位置的数据对任务本身起着截然不同的作用。然而,主流的 3D 检测主干网络,稀疏卷积网络,却在使用同样的方式处理所有的数据。不管是常规的稀疏卷积,还是流形稀疏卷积 (Submanifold Sparse Conv). 在本文中,我们提出了一种可以让网络聚焦到重要信息的稀疏卷积,焦点稀疏卷积 (Focal Sparse Conv). 该卷积可适用于纯雷达网络和多模态融合网络。该卷积可以直接用于现有的稀疏卷积网络,并首次验证了自适应的稀疏程度学习对 3D 检测任务的重要性。我们通过大量的实验在 KITTI, nuScenes, 以及 Waymo 数据集上验证了 Focal Sparse Conv 的有效性。我们的方法在 nuScenes test 榜单上取得了单模型 70.1% mAP 的精度,超过了此前公开发表的方法。

 

 

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