“邢台在线”:阿里巴巴自动驾驶新突破:3D(物体检)测精《度与》速度实「现兼得」

admin 4个月前 (06-02) 科技 43 2

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3月19《日》,〖阿里巴巴〗达摩院宣布近《日》有论文入选计算机视“觉顶会”CVPR 2020。{论文提出一个}通用、高“性能”的自动驾驶检测器,可兼顾3D【物体】的检测精度和速度,‘提升’自动驾驶系统安全“性能”,两者兼得的实现在业界尚属首次。 


<该论文团队表示>,<检测>器的创新是自动驾「驶领域落地」的关键突破《口》,此次提出的检测器融合了单阶段检测器和两阶段检测器的优势,{因此同时}实现了3D‘检’测精读和速度的提升,{未}来检测器的创新研究‘还’可以解决自动驾驶产<业的更多难题>。‘其团队作者均来自阿里’「巴巴达」摩院,第一作者为达摩院研究实习生Chenhang He,(其他作)者还包括达摩院高级研究员、IEEE Fellow『华先』胜,达摩院高级研究员、IEEE Fellow张磊等。 


据了解,「自动驾」驶检测器是自动驾驶具备感知能力的核‘心组件’,(检测器需要快速处理)、‘分’析传感器、{激光雷}达等采集的多维信息,【使车辆识别周围环境物】体,<并对物体在三维空间中>的位置进行精准定位,{这个过程}需要3D目标检测的辅助。



(与)使用RGB图像进行目标检测,「以输」出物体类别和在图像上2D bounding box的2D检测方式不同,3D‘目标检’测需要使用RGB图像、RGB-D『深度图像和激光点云的』方式来实现,(最终输出物体类别及在)三维空间中的长宽高、旋转角等信息。 


对于自动驾驶而『言』,《其需要从现》实世界中估《计更具信息量》的3D边界框,以完成诸如路径划和避免碰撞之类的高级任 务[。(为确保)自动驾驶的安全,3D<检测的精度和>速度缺一不可。〖但就目前两种基于点云〗的3D{物体检测的主要架构而}『言』,单阶段检测器和两阶段『检测器尚无法能兼顾』两项指标。



{对此},【达摩】院在论文中提出在训练中利用一个辅助网络来解决以上「问题」。具体而『言』,{其能够将单阶段检}测器中的体素特征转化为点‘级特征’,【并施加一】定的监督信号,『从』而使卷积特征也具有结构感知能力, 进而[提高检测精度。与此同时,在做模型推断时,{辅助网络并不参}与计算(detached),“单阶段检测器”的检测效率得以保证。

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