[논문 리뷰] PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds (0)

 

PointNet 리뷰(2) : 포인트 클라우드를 다루기 위한 딥 러닝 네트워크의 구조

 

지난 글에서 포인트 클라우드 데이터에 딥 러닝을 적용한 연구 중 하나인 PointNet의 구조 및 작동방식에 대해 알아보았습니다. PointNet은 포인트 클라우드 데이터를 복셀화시키거나 bird's eye view로 바꾸지 않고도 end-to-end learning을 성공시킨 첫 사례 중 하나였으나, object detection에 대해서는 구현 방법을 제시하지 않았습니다.

 

이번에 리뷰한 PointPillars는 PointNet을 구성 요소로 사용해 end-to-end learning이 가능한 3D object detecion 네트워크입니다. 포인트 클라우드를 입력으로 받아 직접적으로 3D oritented bounding box를 출력할 수 있으며(즉 물체의 크기, 위치, 방향을 탐지할 수 있습니다), 심지어 60Hz 이상의 실시간 작동도 가능합니다. 이미 많이 발전한 기술인 2D CNN 기술을 응용하여 성능과 속도를 동시에 잡았다고 합니다.

 

 

논문 상단에 보니 nuTonomy: an APTIV company라고 적혀 있네요? 현대차와 합작 법인 Motional을 설립한 그 APTIV가 맞는 것 같습니다. 이것도 현대차와 인연일지도??ㅋㅋㅋㅋ