바이셀-FPN: 포인트 클라우드에서 3D 객체 검출을 위한 다중 스케일 바이셀 특징 집합

포인트 클라우드 데이터에서의 객체 검출은 컴퓨터 비전 시스템의 핵심 요소 중 하나로, 특히 자율 주행 응용 프로그램에 필수적입니다. 본 연구에서는 LIDAR 센서의 원시 데이터만을 이용하는 새로운 일단계 3D 객체 검출기인 바이셀-FPN을 제안합니다. 이 핵심 프레임워크는 인코더 네트워크와 해당하는 디코더, 그리고 지역 제안 네트워크로 구성됩니다. 인코더는 바텀업 방식으로 다중 스케일 바이셀 정보를 추출하고, 디코더는 여러 스케일의 다양한 특징 맵을 탑다운 방식으로 융합합니다. 광범위한 실험 결과는 제안한 방법이 포인트 데이터에서 특징을 추출하는 데 더 나은 성능을 보이며, 도전적인 KITTI-3D 벤치마크에서 일부 기준보다 우 superiority를 입증하며 현실 세계 시나리오에서 속도와 정확성 모두에서 좋은 성능을 달성함을 보여줍니다.