CasFormer: Cascaded Transformer Based on Dynamic Voxel Pyramid for 3D Object Detection from Point Clouds

计算机科学 点云 人工智能 目标检测 体素 变压器 计算机视觉 级联 棱锥(几何) 模式识别(心理学) 电压 数学 化学 物理 几何学 色谱法 量子力学
作者
Xinglong Li,Xiaowei Zhang
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 299-311
标识
DOI:10.1007/978-981-99-8435-0_24
摘要

Recently, Transformers have been widely applied in 3-D object detection to model global contextual relationships in point cloud collections or for proposal refinement. However, the structural information in 3-D point clouds, especially to the distant and small objects is often incomplete, leading to difficulties in accurate detection using these methods. To address this issue, we propose a Cascaded Transformer based on Dynamic Voxel Pyramid (called CasFormer) for 3-D object detection from LiDAR point clouds. Specifically, we dynamically spread relevant features from the voxel pyramid based on the sparsity of each region of interest (RoI), capturing more rich semantic information for structurally incomplete objects. Furthermore, a cross-stage attention mechanism is employed to cascade the refined results of the Transformer in stage by stage, as well as to improve the training convergence of transformer. Extensive experiments demonstrate that our CasFormer achieves progressive performance in KITTI Dataset and Waymo Open Dataset. Compared to CT3D, our method outperforms it by 1.12% and 1.27% in the moderate and hard levels of car detection, respectively, on the KITTI online 3-D object detection leaderboard.
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