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#294
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
ドメイン外及びロングテールサンプル(事故時の車等)に対する、点群3Dオブジェクト検出の精度改善手法である3D-VFieldを提案した。本提案では、シーン点群内のオブジェクト点群に摂動を与えた敵対的サンプルを利用した。また、事故車などを含むドメイン外サンプルを含むデータセット、CrashDを公開した。
新規性
3D-VFieldの概要は図の通り。敵対的なサンプルを生成するため、オブジェクトのバウンディングボックス内の点群に摂動を与えるベクトル場を学習する。本提案のミソは摂動はそのまま与えられるわけではなく、センサーと点の線上(ray)に沿って与えられるという点。これにより、センサーが現実でも取りえるような点群を生成している。
結果
PointPillやSecond、Part-A2のアーキテクチャを用いて、KITTIとWaymo、CrashDデータセットに対して検証を行った。提案手法により改善効果が見られ、特にCrashDに対しては大幅な制度改善が見られた。
その他（なぜ通ったか？等）
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