VoxelNet: 点群ベース3D物体検出のためのエンドツーエンド学習

VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection

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Yin Zhou, Oncel Tuzel ／ arXiv:1711.06396 ／ PDF

2017-11-17 投稿

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1分まとめ

点群をボクセル化し、ボクセル内の点群特徴を学習するVFE層とRPNを単一のネットワークに統合したエンドツーエンドの3D物体検出器を提案し、KITTI検出ベンチマークでLiDARのみを用いて従来の最高性能を上回った。

点群をボクセルに分割し、ボクセル内の点群から特徴を学習するVFE層を新たに導入し、3D畳み込みとRPNまでを単一のエンドツーエンドネットワークに統合した。
KITTI検出ベンチマークの鳥瞰図検出で、LiDARのみの手法として従来のMV法を上回り、特にModerateで84.81%のAPを達成した。
3D検出でも、LiDARのみでLiDAR+RGBのマルチモーダル手法MV法をEasyで10.68ポイント上回った。
推論時間はTitanX GPUと1.7GHz CPUで225msと報告されており、当時の実時間処理にはまだ距離があった。
評価はKITTIデータセットの単一ベンチマークのみで、テストセットは公式サーバ、検証セットは独自分割であり、異なる分割を採用した従来手法とは直接比較できないものがある。

課題

LiDAR点群は疎で密度が不均一であり、既存の3D物体検出手法は鳥瞰図投影などの手設計特徴量に依存していた。手設計特徴量は情報のボトルネックとなり、3D形状情報を十分に活用できない。また、PointNetを直接大規模点群に適用するのは計算量とメモリの面で困難だった。

提案手法

VoxelNetは点群を等間隔の3Dボクセルに分割し、各ボクセル内の点群をVFE層で符号化する。VFE層は各点の特徴にボクセル内の局所集約特徴を結合する処理を積み重ねたもので、ボクセル内の点間相互作用を学習する。VFE層の出力を疎な4Dテンソルとして表現し、3D畳み込み中間層で空間的文脈を集約した後、RPNで3Dバウンディングボックスを予測する。損失はアンカーの分類損失と7次元の回帰損失（中心位置、寸法、ヨー角）からなる。KITTIのキャラ検出ではボクセルサイズ0.4×0.2×0.2m、T=35、VFE-1(7,32)とVFE-2(32,128)を使用し、アンカーは1サイズ（3.9×1.6×1.56m）で0度と90度の2回転とした。学習にはSGD（学習率0.01で150エポック、その後0.001で10エポック）、バッチサイズ16を用い、データ拡張としてボックス単位の摂動、グローバルスケール、グローバル回転を適用した。

評価と結果

KITTI検証セット（3,712サンプルで学習、3,769サンプルで検証）で、IoU閾値はCarが0.7、PedestrianとCyclistが0.5。鳥瞰図検出ではCar Easy/Moderate/Hardで89.60/84.81/78.57%、3D検出では81.97/65.46/62.85%を達成し、LiDARのみの手法として従来のMV法（LiDAR+RGB）を3D検出のEasyで10.68ポイント上回った。比較対象はMono3D、3DOP、VeloFCN、MV法、および手設計特徴量を使ったHC-baseline。KITTIテストセットではCar 3D検出で77.47/65.11/57.73%、鳥瞰図で89.35/79.26/77.39%を報告している。推論時間は225ms（TitanX GPU、1.7GHz CPU）。

KITTI検証セットにおける3D検出の平均精度（%）の比較

手法	モダリティ	Car Easy	Car Moderate	Car Hard	Pedestrian Easy	Pedestrian Moderate	Pedestrian Hard	Cyclist Easy	Cyclist Moderate	Cyclist Hard
Mono3D	Mono	2.53	2.31	2.31	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A
3DOP	Stereo	6.55	5.07	4.10	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A
VeloFCN	LiDAR	15.20	13.66	15.98	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A
MV (BV+FV)	LiDAR	71.19	56.60	55.30	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A
MV (BV+FV+RGB)	LiDAR+Mono	71.29	62.68	56.56	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A	N/A
HC-baseline	LiDAR	71.73	59.75	55.69	43.95	40.18	37.48	55.35	36.07	34.15
VoxelNet	LiDAR	81.97	65.46	62.85	57.86	53.42	48.87	67.17	47.65	45.11

出典: 論文のTable 2。IoU閾値はCarが0.7、Pedestrian/Cyclistが0.5。検証セットは3,712学習/3,769検証の独自分割。N/Aは論文に記載なし。MV (BV+FV+RGB)はLiDAR+モノラル画像。HC-baselineは同じVoxelNetアーキテクチャの特徴学習部を手設計特徴量に置き換えたもの。

KITTI検証セットの3D検出AP（Car Easy）の比較

出典: 論文のTable 2。検証セットは独自分割。比較対象の出典が異なるため、厳密な比較には注意

新規性

既存研究の単純な組み合わせではなく、ボクセル内の点群から特徴を学習するVFE層と、点群を疎な4Dテンソルとして表現して3D畳み込みとRPNに接続するエンドツーエンドの枠組みを新たに提案した点に新規性がある。

限界

著者による明記なし。論文から読み取れる制約として、(1)評価がKITTI単一データセットのみで、異なるデータセットでの汎化性能は不明。(2)検証セットは独自分割であり、分割が異なる従来手法（3D-FCN）とは直接比較できないと著者自身が注記している。(3)推論時間225ms（4.4FPS）で実時間には達しておらず、計算コストの削減が課題として残る。(4)歩行者・自転車の検出範囲を前方48mに制限しており、遠方の小さな物体には弱い。(5)アンカーベースの1段階検出であり、後の2段階手法やアンカーフリー手法に比べると回帰精度の上限が低い可能性がある。その後の研究（VoxelNetの改良や、PointPillars、CenterPointなどの後続手法）により、ボクセル表現の効率化、アンカーフリー化、距離画像や点群の直接処理などの方向で発展した。

産業へのインパクト

この論文は、LiDAR点群の3D物体検出において手設計特徴量を排除し、点群のボクセル表現とエンドツーエンド学習を組み合わせるという枠組みを確立した。VFE層によるボクセル内の点群特徴学習と疎な4Dテンソル表現は、その後のボクセルベース検出器（例：PointPillars、CenterPoint）の基礎となり、現在のLiDARベース3D検出の標準的な設計の一つとなった。また、KITTIベンチマークは現在もLiDAR検出の主要な評価基盤であり、この分野の進歩を測る基準として機能している。

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