【3D OD LiDAR編】Fast Point R-CNN : 2stage 3D Object Detection

Fast Point R-CNN

新規性

VoxelRPN

VoxelNetではVoxel化する時に1つのVoxelのPointを35個までと制限したが、6個で十分な結果が出るらしく、高速化された。
高さをChannelに畳み込むから、高さの情報を失わないようにする必要がある。そこでzのkernelサイズを2にするのがミソらしい(ちょっと詳細は理解できませんでしたm(_ _)m)。

RefinerNet

VoxelRPNのFeatureとRaw Point CloudのFeatureを結合し、PointNetに入力することで、Bounding BoxをRefineする事が出来る。

さらに図にあるように、Element-wise MultiplicationをすることでAttentionという結果に寄与しやすい特徴に重みが付けられる。

結果

PointRCNNより速くはなってるが、使ってるGPUが違うやん！そんなのなんの比較にもならん(T_T)

結論

・Voxelの中のPoint35個もいらないよ〜って所は使えそう

参考文献

Fast Point R-CNN
https://arxiv.org/pdf/1908.02990.pdf