lidar detection

[paper review] Lion : Linear Group RNN for 3D ObjectDetection in Point Clouds 논문 리뷰 (Lidar Detector SOTA)

안녕하세요. 이번에 포스팅할 논문은 Lion이라는 lidar detection model입니다. IntroLidar detection 모델은 크게 point base방법과 voxel base방법으로 나눠져 발전했습니다.(pvrcnn과 같은 두가지의 방식을 혼합한 방법도 있습니다만)최근 트렌드는 voxel base 방법의 모델이라고 여겨집니다. pointcloud를 voxelization하고 이 sparse voxel grid를 효율적으로 computation 하기 위해 spconv와 같은 sparse convolution을 사용합니다. 헌데 이 operator는 custom cuda kernel를 사용하기에 onnx, trt로 변환하기가 매우 까다롭죠.이런 이유와 언어모델들에서의 transformer의 ..

[Lidar detection] AI Challenge 3위 솔루션 분석

안녕하세요. 운이 좋게도 과학기술정보통신부에서 진행한 AI challenge에서 3위를 수상하였습니다. 해서 이번 포스팅은 그 과정을 공유하고자 합니다.전체코드는 https://github.com/ies0411/DNA_challenge.git 해당 레포에 전체 공유되어있습니다. Data ProcessingLidar detector의 대표적인 framework인 openpcdet를 사용하여 챌린지에 임하였습니다. 해당 프레임워크는 gt sampling을 위해서 gt point들을 pkl파일로 따로 관리합니다. 또한 custom dataset은 npy파일로 저장을하고 pkl로 다시 convert하는 과정을 거칩니다. 이 과정은 기존의 openpcdet의 메뉴얼대로 동일하게 진행하였습니다. Baseline M..

[paper review] DSVT: Dynamic Sparse Voxel Transformer with Rotated Sets 논문리뷰

안녕하세요. 이번 포스팅은 lidar 3D detection model중 하나로 Transformer를 활용한 DSVT라는 논문입니다. 논문에서 가장 내세우는 것 중에 하나는 기존의 많은 lidar model들이 sparse conv를 처리하기 위해 custom cuda kernel (spconv등)을 사용하여 model deployment에 상당한 제약이 있었는데, DSVT는 standard transformer로 이루어져있어서 배포에 상당히 용이하다는 점입니다. Transformer에 대한 대략적인 이해는 아래의 포스팅 참고하세요. [Transformer] Transformer & Vision 안녕하세요. 이번 ML관련 포스팅에서는 Transformer관련하여 포스팅하겠습니다. 이미 나온지 꽤 오래되..