SECOND: обнаружение объектов с разреженно встроенными свёртками

Обнаружение объектов на основе LiDAR или RGB-D применяется во множестве задач — от автономного вождения до роботизированного зрения. Для лучшего сохранения информации при обработке облаков точек LiDAR уже некоторое время используют воксельные 3D-свёрточные сети. Однако сохраняются проблемы, включая низкую скорость вывода и недостаточную точность оценки ориентации. Поэтому мы исследовали усовершенствованный метод разреженных свёрток для таких сетей, который значительно повышает скорость обучения и вывода. Кроме того, мы предложили новый вариант функции потерь для регрессии угла, улучшающий оценку ориентации, а также новый подход к аугментации данных, ускоряющий сходимость и повышающий качество работы модели. Предложенная сеть демонстрирует результаты уровня современных методов на тестах KITTI по обнаружению 3D-объектов, сохраняя высокую скорость вывода.