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3月19日，阿里巴巴达摩院宣布近日有论文入选计算机视觉顶会CVPR 2020。论文提出一个通用、高性能的自动驾驶检测器，可兼顾3D物体的检测精度和速度，提升自动驾驶系统安全性能，两者兼得的实现在业界尚属首次。 

该论文团队表示，检测器的创新是自动驾驶领域落地的关键突破口，此次提出的检测器融合了单阶段检测器和两阶段检测器的优势，因此同时实现了3D检测精读和速度的提升，未来检测器的创新研究还可以解决自动驾驶产业的更多难题。其团队作者均来自阿里巴巴达摩院，第一作者为达摩院研究实习生Chenhang He，其他作者还包括达摩院高级研究员、IEEE Fellow华先胜，达摩院高级研究员、IEEE Fellow张磊等。 

据了解，自动驾驶检测器是自动驾驶具备感知能力的核心组件，检测器需要快速处理、分析传感器、激光雷达等采集的多维信息，使车辆识别周围环境物体，并对物体在三维空间中的位置进行精准定位，这个过程需要3D目标检测的辅助。

与使用RGB图像进行目标检测，以输出物体类别和在图像上2D bounding box的2D检测方式不同，3D目标检测需要使用RGB图像、RGB-D深度图像和激光点云的方式来实现，最终输出物体类别及在三维空间中的长宽高、旋转角等信息。 

对于自动驾驶而言，其需要从现实世界中估计更具信息量的3D边界框，以完成诸如路径规划和避免碰撞之类的高级任务。为确保自动驾驶的安全，3D检测的精度和速度缺一不可。但就目前两种基于点云的3D物体检测的主要架构而言，单阶段检测器和两阶段检测器尚无法能兼顾两项指标。

对此，达摩院在论文中提出在训练中利用一个辅助网络来解决以上问题。具体而言，其能够将单阶段检测器中的体素特征转化为点级特征，并施加一定的监督信号，从而使卷积特征也具有结构感知能力，进而提高检测精度。与此同时，在做模型推断时，辅助网络并不参与计算（detached），单阶段检测器的检测效率得以保证。