STD: كاشف الأشياء ثلاثي الأبعاد من النادر إلى الكثيف للسحابة النقاطية

نقدم إطارًا جديدًا للكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد يتكون من مرحلتين، يُطلق عليه اسم كاشف الأجسام ثلاثية الأبعاد من النادر إلى الكثيف (STD). تتمثل المرحلة الأولى في شبكة إنشاء مقترحات من الأسفل إلى الأعلى التي تستخدم السحابة النقاطية الخام كمدخل لإنشاء مقترحات دقيقة بزراعة كل نقطة بمركب كروي جديد. يتميز هذا الإطار بتحقيق نسبة استدعاء عالية مع حساب أقل مقارنة بالبحوث السابقة. بعد ذلك، يتم تطبيق تقنية PointsPool لإنشاء خصائص المقترحات عن طريق تحويل خصائص النقاط الداخلية من التعبير النادر إلى التمثيل المكثف، مما يوفر المزيد من وقت الحساب. في تنبؤ الصندوق، وهو المرحلة الثانية، نقوم بتنفيذ فرع متوازي للتقاطع على الاتحاد (IoU) لزيادة الوعي بدقة التوضع، مما يؤدي إلى تحسين الأداء بشكل أكبر. أجرينا التجارب على مجموعة بيانات KITTI وقمنا بتقييم طريقتنا فيما يتعلق بالكشف عن الأجسام ثلاثية الأبعاد والكشف عن عرض العين الطائر (BEV). أظهرت طريquetنا تفوقًا كبيرًا على الطرق الأخرى الرائدة في المجال، خاصةً في مجموعة البيانات الصعبة، مع سرعة استدلال تزيد عن 10 إطارًا في الثانية.