【3D OD LiDAR編】BirdNet : BirdEyeViewで2D Object Detection

BirdNet: a 3D Object Detection Framework from LiDAR information


Point CloudをBEV(Bird Eye Biew)の2Dとして見立てて、2D Object Detectecitonを行うモデル

1. BEV generation =>3DのPoint Cloudを2Dとして見立てる為の処理
2. Feature Extraction =>VGG-16を使用して特徴量マップを抽出
3. 2D Object Detector =>Faster-RCNNを使用して2D(BEV)の位置とyawを推定する
4. Post Processing =>2D Detectionの結果と地面からの一番高いpointから3DのBounding Boxを作る

新規性

Bird eye’s view generation

1. PointをVoxelに区切る
2. Voxelの特徴量を以下の3つの特徴とする

height => cell内の一番高いポイント(地面から3mが以上は無視する)
intensity => intensityの平均値
density => cell内のpointの数 / cell内に取り得る最大のpoint数

結果

 実際に使う情報ってBEVのx,yだから精度も速度もいいかも

FOV(Field Of View)110°で前方35mまでしか取ってないことに注意！

結論

・x,y,zの情報を失ったのにかなり精度良いな〜。Gridが0.05mで小さいからかな

参考文献

BirdNet: a 3D Object Detection Framework from LiDAR information https://arxiv.org/pdf/1805.01195.pdf