要約
本稿では、高精度なポイントクラウドベース3次元物体検出器であるDeformable PV-RCNNを提案する。現在、最先端の2段階型検出器で用いられている提案精緻化手法は、物体のスケール差、ポイントクラウド密度の変動、部分的な変形、および雑多な背景（クラッター）に対応しきれていない。そこで、2次元の可変畳み込みネットワークに着想を得た提案精緻化モジュールを提案する。このモジュールは、情報量の多い領域からインスタンスに特化した特徴を適応的に抽出できる。さらに、キーポイントが精緻化段階において関連するコンテキスト情報を選択可能とするシンプルなコンテキストゲート機構も提案する。これらの手法により、KITTIデータセットにおいて最先端の性能を達成した。