본 논문은 자율주행을 위한 LIDAR 기반 3차원 점군에서 태생적으로(native) 3D 검출을 수행하여, 계산이 빠르고 정확한 프레임워크를 제안한다. 속도는 중요하며 검출은 안전을 좌우하는 필수 요소이다. 많은 접근법이 존재한다. 그러나 대부분의 방법은 고차원성과 점군의 조밀함으로 인해 막대한 계산량을 여전히 요구한다. 이에 본 연구에서는 높은 정확도와 실시간 효율을 균형 있게 달성하기 위해 향상된 단일 단계(single-stage) 키포인트 기반 3D 다중 객체 검출 프레임워크를 조사하고 신중하게 설계하였다. 난이도 높은 KITTI 데이터셋에 대한 실험 결과, AEC3D는 투영(projection) 기반 다른 성능들에 비해 주목할 만한 차이로 더 우수함을 보였다. 또한 본 방법은 임베디드 시스템에 친화적인 접근으로서, TITAN Xp와 Jetson AGX Xavier Developer Kit에서의 추론 시간은 각각 48 FPS와 14 FPS이다.

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