IPOD: 포인트 클라우드를 위한 집중적 포인트 기반 객체 검출기

우리는 원시 포인트 클라우드를 기반으로 하는 새로운 3D 객체 검출 프레임워크, IPOD(Initial Point Object Detection)를 제시합니다. 이 프레임워크는 각 포인트, 즉 기본 요소에 대해 객체 제안을 생성합니다. 이러한 패러다임은 높은 재현율과 정보의 정확성을 제공하여 포인트 클라우드 데이터 처리에 적합한 방법을 제시합니다. 우리는 모든 제안 내의 포인트 특징을 백본 네트워크에서 추출하여 최종 바운딩 박스 추론을 위한 제안 특징을 얻는 엔드투엔드 학습 가능한 아키텍처를 설계했습니다. 이러한 특징들은 컨텍스트 정보와 정확한 포인트 클라우드 좌표를 포함하여 성능 향상을 가져옵니다. 우리는 KITTI 데이터셋에서 실험을 수행하여 3D 객체 검출, 상부 시점(Bird's Eye View, BEV) 검출 및 2D 객체 검출 측면에서 성능을 평가했습니다. 우리의 방법은 새로운 최신 기술(state-of-the-art)을 달성하며, 특히 어려운 세트에서 큰 우위를 보입니다.