본 논문은 기존 3D 객체 검출 방식의 한계점인 도메인 간 성능 저하 문제를 해결하기 위해, LiDAR 센서에 가까운 표면 검출에 초점을 맞춘 새로운 접근 방식을 제시합니다. 기존 중심점 기반 검출기의 부정확성과 기존 평가 지표의 한계를 지적하며, LiDAR 센서에 가까운 표면(특히 가장 가까운 모서리)의 정확한 검출이 자율주행에서의 충돌 방지에 더 중요함을 강조합니다. 이를 위해 LiDAR 센서에 가까운 표면을 평가하는 두 가지 새로운 지표와, 모델이 가까운 표면에 집중하도록 유도하는 EdgeHead라는 정제 헤드를 제안합니다. 또한, CenterPoint를 기반으로 가장 가까운 모서리를 예측하는 CornerPoint3D라는 새로운 3D 객체 검출기를 제시하고, 전체 바운딩 박스의 검출 품질과 LiDAR 센서에 가까운 표면의 위치 정확도 사이의 균형을 맞추어 다양한 도메인 간 과제에서 기존 CenterPoint보다 우수한 성능을 보임을 실험적으로 증명합니다.
