檢測器是讓自動駕駛具備感知能力的核心組件，它可以快速處理、分析傳感器、激光雷達等采集的多維信息，讓車輛識別周圍環(huán)境的物體，并精準定位物體在三維空間中的位置，其檢測精度和速度均為自動駕駛系統(tǒng)安全性的重要指標。然而，目前業(yè)界主流的單階段檢測器及兩階段檢測器均無法兼顧兩個指標。
達摩院在論文中提出了全新的思路。據了解，達摩院在模型訓練過程中利用一個輔助網絡將單階段檢測器中的體素特征轉化為點級特征，并輔以監(jiān)督信號，而模型推理過程中輔助網絡無需參與計算，最終實現速度和精度的兼得。
測試結果顯示，在自動駕駛領域權威數據集KITTI BEV排行榜上，該檢測器排名第一，精度遠超其他的單階段檢測器，同時檢測速度達到25FPS ，是目前排名第二方案的兩倍多。
該論文團隊表示，”檢測器的創(chuàng)新是自動駕駛領域落地的關鍵突破口，此次我們提出的檢測器融合了單階段檢測器和兩階段檢測器的優(yōu)勢，因此同時實現了3D檢測精讀和速度的提升，未來檢測器的創(chuàng)新研究還可以解決自動駕駛產業(yè)的更多難題。”
據了解，該論文作者均來自阿里巴巴達摩院，第一作者為達摩院研究實習生Chenhang He，其他作者還包括達摩院高級研究員、IEEE Fellow華先勝，達摩院高級研究員、IEEE Fellow張磊等。
