High-efficiency point cloud 3D object detection operated on embedded systems is important for many robotics applications including autonomous driving. Most previous works try to solve it using anchor-based detection methods which come with two drawbacks: post-processing is relatively complex and computationally expensive; tuning anchor parameters is tricky. We are the first to address these drawbacks with an anchor free and Non-Maximum Suppression free one stage detector called AFDet. The entire AFDet can be processed efficiently on a CNN accelerator or a GPU with the simplified post-processing. Without bells and whistles, our proposed AFDet performs competitively with other one stage anchor-based methods on KITTI validation set and Waymo Open Dataset validation set.


翻译:在嵌入系统中操作的高效点云 3D 物体探测对包括自主驾驶在内的许多机器人应用非常重要。 以往的多数工作都试图使用基于锚的探测方法来解决它,这些方法有两个缺点:后处理相对复杂,而且计算成本很高; 调控锚参数很棘手。 我们是第一个用一个无锚和非氧化抑制的舞台探测器(AFDet)来解决这些缺陷的。 整个AFDet 可以通过有线电视新闻网的加速器或带有简化后处理的GPU 来有效处理。 没有钟声和哨子,我们提议的AFDet 在KITTI验证器和Waymo Open数据集验证器上与其他一种基于级的定位方法竞争。

0
下载
关闭预览

相关内容

3D目标检测进展综述
专知会员服务
191+阅读 · 2020年4月24日
【ICLR-2020】网络反卷积,NETWORK DECONVOLUTION
专知会员服务
38+阅读 · 2020年2月21日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
最全综述 | 图像目标检测
计算机视觉life
31+阅读 · 2019年6月24日
目标检测中的Consistent Optimization
极市平台
6+阅读 · 2019年4月23日
CVPR2019 | Stereo R-CNN 3D 目标检测
极市平台
27+阅读 · 2019年3月10日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
5+阅读 · 2019年4月8日
Augmentation for small object detection
Arxiv
11+阅读 · 2019年2月19日
Arxiv
12+阅读 · 2019年1月24日
Arxiv
7+阅读 · 2018年12月5日
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月17日
Arxiv
4+阅读 · 2016年12月29日
VIP会员
相关资讯
最全综述 | 图像目标检测
计算机视觉life
31+阅读 · 2019年6月24日
目标检测中的Consistent Optimization
极市平台
6+阅读 · 2019年4月23日
CVPR2019 | Stereo R-CNN 3D 目标检测
极市平台
27+阅读 · 2019年3月10日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
相关论文
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
5+阅读 · 2019年4月8日
Augmentation for small object detection
Arxiv
11+阅读 · 2019年2月19日
Arxiv
12+阅读 · 2019年1月24日
Arxiv
7+阅读 · 2018年12月5日
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月17日
Arxiv
4+阅读 · 2016年12月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员