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FastPillars:一种易于部署的基于支柱的 3D 探测器

FastPillars:一种易于部署的基于支柱的 3D 探测器

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Sifan Zhou 1 , Zhi Tian 2 , Xiangxiang Chu 2 , Xinyu Zhang 2 , Bo Zhang 2 , Xiaobo Lu11{}^{1}start_FLOATSUPERSCRIPT 1 end_FLOATSUPERSCRIPT11footnotemark: 1
Chengjian Feng 2 , Zequn Jie 2 , Miao Sun 3 , Patrick Yin Chiang 3 , Lin Ma 2
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抽象的
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3D 检测器的部署是现实世界自动驾驶场景中的一项主要挑战。现有的基于 BEV(即鸟瞰图)的检测器倾向于使用稀疏卷积(称为 SPConv)来加速训练和推理,这为部署设置了硬障碍,尤其是对于设备上的应用而言。在本文中,为了从行业角度应对高效 3D 物体检测的挑战,我们设计了一种易于部署的基于支柱的 3D 检测器,称为 FastPillars。首先,我们引入了一种新颖的轻量级 Max-and-Attention Pillar 编码(MAPE)模块,专门用于增强小型 3D 物体。其次,我们提出了一个简单而有效的基于支柱的 3D 检测主干设计原则。我们基于这些设计构建了 FastPillars,无需 SPConv 即可实现高性能和低延迟。在两个大规模数据集上进行的大量实验证明了 FastPillars 在性能和速度方面对于设备上 3D 检测的有效性和效率。具体来说,FastPillars 在 Waymo Open Dataset 上实现了最先进的准确率,达到了 1.8×\times×速度比 CenterPoint(基于 SPConv)快 3.8 mAPH/L2。我们将发布我们的代码。

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1介绍

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使用 LiDAR 点云进行 3D 物体检测具有广泛的应用,并在自动驾驶和机器人技术领域取得了显著进展 (Qi et al.2018;石等人2020 年,b)。然而,业界倾向于探索高性能探测器,而忽略了对自主系统机载部署至关重要的快速运行速度的要求。因此,从工业角度来看,开发实时、性能最佳的3D探测器势在必行。

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