既存のポイントクラウド内の物体検出用シングルステージ検出器は、物体の位置特定とカテゴリ分類を別々のタスクとして扱うことが多いため、位置特定の精度と分類の信頼度が必ずしも一致しないことがあります。この問題に対処するため、私たちは新しいシングルステージ検出器であるConfident IoU-Aware Single-Stage Object Detector (CIA-SSD)を提案します。まず、軽量な空間-意味特徴集合モジュール（Spatial-Semantic Feature Aggregation module）を設計し、高レベルの抽象的な意味特徴と低レベルの空間特徴を適応的に融合することで、バウンディングボックスの予測と分類信頼度の精度を向上させます。さらに、予測された信頼度はIoU-aware信頼度修正モジュールによって修正され、位置特定の精度との一致性がより高くなります。修正された信頼度に基づいて、距離変動型IoU加重NMS（Distance-variant IoU-weighted NMS）を定式化し、より滑らかな回帰と冗長な予測の回避を実現しました。CIA-SSDはKITTIテストセットでの3D車両検出に適用され、公式ランキング指標（中程度AP 80.28%）においてトップパフォーマンスを達成し、32 FPS以上の推論速度で全ての先行シングルステージ検出器を上回ることが示されました。コードは https://github.com/Vegeta2020/CIA-SSD で公開されています。