早在2017年11月，苹果发布研究报告称，在KITTI车辆检测基准上进行的实验表明，端到端的点云物体检测网络VoxelNet明显优于最新的基于激光雷达(LIDAR)的3D检测方法。
据国外媒体报道，4月6日，美国专利商标局授予苹果一项名为“基于体素的特征学习网络”(Voxel based feature learning network)的泰坦项目专利。该网络与机器学习系统和算法相关，特别是3D对象检测。这项专利涵盖了可以精确检测点云中3D对象的系统和算法解决方案，点云中的3D对象检测一直是许多现实世界应用中的核心问题，如自动导航、家用机器人、增强现实和虚拟现实。
(图片来源:patientlyapple.com)
苹果的发明涵盖了实现3D体素特征学习/检测网络的方法、系统和技术。该网络可以被配置为从原始点云数据(例如LiDAR点云)中自动学习体素特征，并且还可以捕获由于先前系统中的量化或其他处理步骤而丢失的细微3D形状信息。
在一些示例中，集成3D体素特征学习/检测网络可以提高平均对象检测精度(mAP)。例如，与先前的点云对象检测网络相比，该网络可以将平均准确度平均值(mAP)从88.0%增加到89.2%，和/或将平均定向误差从2.5度减少到0.82度。
此外，3D体素特征学习/检测网络还可以随着时间的推移提高预测稳定性。被配置为实现3D体素特征学习/检测网络(如苹果的专利中所述)的系统可以充当通用特征学习模块，该模块与许多其他3D机器学习模型无缝集成和训练，例如3D对象检测、3D场景理解、3D点云匹配、3D对象/人体姿势估计等等。
图1A示出了体素特征学习/检测网络和对象检测网络之间的端到端学习系统结构图；图1B是体素特征学习/检测网络和使用高量化来生成多通道图像的其他系统之间的比较。
苹果专利数字1A，1B，10和11(图片来源:patentlyapple.com)
上面的图10是可以用于训练体素特征学习/检测网络的车辆检测训练数据的例子。图11示出了可以由物体检测系统识别的物体的示例。根据示例，这些系统将覆盖体素特征学习/检测网络。
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