双参数非分组掩模

提升3D检测精度

该掩模为初始提议框引入局部空间上下文，与全局注意力融合，抑制远处种子点的负面影响，从而在不规则点云上实现更精确的三维物体检测。

国帅 · Lei, Shi · 姜晓恒 · Pei, Lv · 刘起东 · Hu, Yazhou · 纪荣嵘 · 徐明亮

IEEE Transactions on Multimedia 2024

参数信息

检测精度（mAP@0.25）

63.7 mAP@0.25

检测精度（mAP@0.5）

45.5 mAP@0.5

精度提升

0.7 mAP@0.25

推理时间增加

1 %

技术优势

抑制远点干扰

通过将基于空间距离的掩模与交叉注意力融合，为每个提议框提供局部上下文，从而抑制远处种子点对检测的负面影响。

精度显著提升

在SUN RGB-D数据集上达到63.7 mAP@0.25和45.5 mAP@0.5，比Group-Free提升0.7 mAP@0.25，达到保持种子点不规则性的算法中的最佳性能。

推理开销小

引入该掩模方法仅使推理时间增加不到1%，即可获得0.7 mAP@0.25的提升，几乎不增加计算负担。

应用场景

• 三维物体检测：可作为即插即用模块提升现有三维检测器的精度，无需改变整体架构。
• 点云理解：通过引入局部空间上下文增强对不规则点云的理解，适合处理稀疏或噪声点云。
• 自主导航：提升三维物体检测精度有助于自动驾驶系统更可靠地识别道路上的行人车辆等目标。
• 机器人感知：机器人可利用该掩模方法增强对周围环境的点云感知，改善物体定位与识别能力。