Re-VoxelDet: Rethinking Neck and Head Architectures for High-Performance Voxel-based 3D Detection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
LiDAR-based 3D object detectors usually adopt grid- based approaches to handle sparse point clouds efficiently. However, during this process, the down-sampled features inevitably lose spatial information, which can hinder the detectors from accurately predicting the location and size of objects. To address this issue, previous researches proposed sophisticatedly designed neck and head modules to effectively compensate for information loss. Inspired by the core insights of previous studies, we propose a novel voxel-based 3D object detector, named as Re-VoxelDet, which combines three distinct components to achieve both good detection capability and real-time performance. First, in order to learn features from diverse perspectives without additional computational costs during inference, we introduce Multiview Voxel Backbone (MVBackbone). Second, to effectively compensate for abundant spatial and strong semantic information, we design Hierarchical Voxel-guided Auxiliary Neck (HVANeck), which attentively integrates hierarchically generated voxel-wise features with RPN blocks. Third, we present Rotation-based Group Head (RGHead), a simple yet effective head module that is designed with two groups according to the heading direction and aspect ratio of the objects. Through extensive experiments on the Argoverse2, Waymo Open Dataset and nuScenes, we demonstrate the effectiveness of our approach. Our results significantly outperform existing state-of-the-art methods. We plan to release our model and code <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">1</sup> in the near future.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle