3D Oject Detection

LiDAR-based 3D Object Detection

LiDAR 데이터를 이용하여 3차원 object detection 가능

2D object detection 대비 많은 메모리와 컴퓨팅 성능이 요구됨

출력 결과는 bounding cube 형태로 구성됨

  • $x$, $y$, $z$, $w$, $h$, $l$

Bouding cude의 좌표값 외에 방향 정보를 얻도록 학습할 수 있음

  • 자율 주행의 경우 자동차가 어떤 방향으로 향하고 있는지 알아야 하는 경우


입력 데이터에 대한 방법론

Voxel 기반

보편적인 방법

voxel grouping을 통해 데이터를 묶어 네트워크 학습을 진행

대표적으로 VoxelNet, SECOND, PointPillars, PV-RCNN 등이 존재


Point 기반

입력 point cloud를 직접 사용하는 방법

대표적으로는 IPOD, PointRCNN, STD, LasetNet 등이 존재


Projection 기반

2차원 projection을 통해 2차원 이미지와 같은 데이터 형태로 만드는 것 가능

원하는 view를 선택하여 projection 가능

자율 주행과 같은 경우는 bird eye view projection 선호

대표적으로는 HDNet, BirdNet, RT3D, Pixor 등 존재


Frustum 기반

공간을 절단하여 평행한 평면을 얻어서 객체 검출을 수행하는 방법

대표적으로는 Frustum-PointNet, Frustum-ConvNet, SIFRNet 등 존재


참고