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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>,以完成诸如路径规划和避免碰撞之类『【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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