본 논문은 효율적인 LiDAR 기반 다중 작업 인지 모델 PAttFormer를 제안한다. 기존 다중 작업 모델들은 각 작업별 포인트 클라우드 표현을 사용하여 네트워크가 크고 느리지만, PAttFormer는 포인트 기반 표현만을 사용하여 3배 더 작고 1.4배 더 빠르면서도 경쟁력 있는 성능을 달성한다.
PAttFormer의 핵심 구성은 다음과 같다:
PAttFormer는 nuScenes와 KITTI 벤치마크에서 의미 분할과 3D 객체 탐지 모두에서 우수한 성능을 보였다. 특히 다중 작업 학습을 통해 nuScenes 벤치마크에서 의미 분할 mIoU 1.7% 및 객체 탐지 mAP 1.7% 향상을 달성했다. 또한 데이터 효율 실험에서도 단일 작업 대비 다중 작업 학습의 성능 향상이 일관되게 관찰되었다.
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Christopher ... um arxiv.org 04-22-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.12798.pdfTiefere Fragen