#637
summarized by : Akihiro Matsufuji
PointPillars: Fast Encoders for Object Detection From Point Clouds

どんな論文か?

LIDARで取得されたPoint Cloud上で,精度を維持しつつ高速に動作する物体検出手法の提案(end to endでの学習可能なエンコーダ) (従来手法で有名なVoxelNetの精度は良いが,225ms処理にかかる.LIDARの取得周期は100ms:この論文では16msを実現)
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新規性

従来手法(VoxelNet)との比較で記述.新規点として,高速化のために点群をひとまとまりでまとめたPiller単位で特徴量を抽出や2D Convを使用している. →精度を維持+高速化を実現した.

結果

最先端の手法(速度を犠牲にしつつ精度向上と精度を犠牲にしつつ速度を維持)に対し,高いベンチマークスコアをはじき出した.このため,既存の手法の全ての点(同スコアも含む)を考慮した結果,提案手法以外を用いる必要がないと言わしめている.

その他(なぜ通ったか?等)

上記の結果により,速度,精度面で他手法(特にVocelNet)と同等以上.特に速度面では点群処理手法の大きな問題の一つであり,その克服に努めた.学習面では使用する上で使いやすいend to endで解決していること.