Recent advances on 3D object detection heavily rely on how the 3D data are represented, \emph{i.e.}, voxel-based or point-based representation. Many existing high performance 3D detectors are point-based because this structure can better retain precise point positions. Nevertheless, point-level features lead to high computation overheads due to unordered storage. In contrast, the voxel-based structure is better suited for feature extraction but often yields lower accuracy because the input data are divided into grids. In this paper, we take a slightly different viewpoint -- we find that precise positioning of raw points is not essential for high performance 3D object detection and that the coarse voxel granularity can also offer sufficient detection accuracy. Bearing this view in mind, we devise a simple but effective voxel-based framework, named Voxel R-CNN. By taking full advantage of voxel features in a two stage approach, our method achieves comparable detection accuracy with state-of-the-art point-based models, but at a fraction of the computation cost. Voxel R-CNN consists of a 3D backbone network, a 2D bird-eye-view (BEV) Region Proposal Network and a detect head. A voxel RoI pooling is devised to extract RoI features directly from voxel features for further refinement. Extensive experiments are conducted on the widely used KITTI Dataset and the more recent Waymo Open Dataset. Our results show that compared to existing voxel-based methods, Voxel R-CNN delivers a higher detection accuracy while maintaining a real-time frame processing rate, \emph{i.e}., at a speed of 25 FPS on an NVIDIA RTX 2080 Ti GPU. The code will be make available soon.


翻译:3D 对象探测的最新进步在很大程度上依赖于 3D 数据的表达方式, {emph{ i.e.} 、 voxel 或点基的表示方式。 许多现有的高性能 3D 探测器是点基的, 因为这种结构可以更好地保留精确的点位置。 然而, 点性特征导致高计算间接费用, 因为没有排序的存储。 相反, 基于 voxel 的结构更适合地段提取, 但通常会降低精确度, 因为输入数据被分为网格。 在本文中,我们采取略微不同的观点 -- 我们发现, 精确定位生点对于高性能 3D 对象检测来说并不必要, 粗正性3D 3D 3D 的3D 3D 显性 3D 探测器也能够提供足够准确的检测结果。 我们设计了一个简单但有效的 vox 框架, 在一个阶段方法中充分利用 vx, 我们的方法可以与最先进的基于 点基的模型模型相比, 我们的方法可以实现可比的检测准确性 。

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