Pillar特徴に基づく高速高精度3次元物体認識

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-082

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): High-speed high-accuracy 3D Object Recognition based on Pillar Features

著者名: 張斌（神奈川大学）,任従之（神奈川大学）,林憲玉（神奈川大学）

著者名(英語): Bin Zhang (Kanagawa Univerisity),Congzhi Ren (Kanagawa Univerisity),Hunok Lim (Kanagawa Univerisity)

キーワード: 物体認識|Pillar特徴|Attentionメカニズム|object recognition|Pillar feature|Attention mechanism

要約(日本語): 物体認識は自動運転にとって不可欠で，近年3次元点群に基づく物体認識の研究が盛んに行われている（1）。深層学習モデルの導入で認識精度が向上しているが，計算コストも高く，実用化する際に，ハードウェアへの負担が重い。そこで，本稿では，Pillar特徴を用いた軽量の深層ネットワークを提案し，計算コストを抑制しながら，高精度な物体認識を目指す。既存のPointPillarsネットワーク（2）を改良し，encodingにattention poolingモジュールを導入し，SENet（3）をBackboneに導入することで，高速高精度のネットワークを実現する。

本誌掲載ページ: 121-122 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 342 Kバイト