还有一些其他单阶段目标检测方法,如LaserNet,它是一种高效的概率3D物体检测模型,使用小而密集的范围视图数据作为输入。与两阶段方法相比,虽然一阶段方法可能无法实现同样高的检测精度,但它们更适用于实时检测任务。 6. 总结 3D物体检测对计算机理解场景非常有帮助,并且是许多实际应用(如自动驾驶)的关键技术。在本综述中...
六维物体检测包括对物体的检测以及对其三维平移和三维旋转的估计。我们将六维物体检测、物体检测和六维姿态估计的关系定义如下。 6D object detection = object detection + 6D pose estimation 即,6D物体检测器检测场景中的物体实例,并将其位置输出为6D姿势。对于一些检测方法来说,这是一个单一的算法步骤(通常称为单阶...
另一类基于图像的三维目标检测算法是由Chabot等人提出Deep MANTA[28],其利用特定的二维目标检测器输出二维检测框,以及二维坐标、部分可见性和三维模板的相似度,这依赖一个大型的三维模型的CAD数据集。通过计算和三维模板的相似度,可以从模板数据库中选择最佳的三维模板,再利用二维和三维框的匹配来恢复三维结构[68]。Dee...
通常,具有相应三维点云的立体/单目图像已经是三维目标检测的标准方法,其中基于点云的三维目标检测也是越来越普遍,因为点云能够提供了准确的深度信息。但由于点云的稀疏性和不规则性,以及相机视角与激光雷达鸟瞰视角之间的错位导致的模态协同效应、远距离遮挡和尺度变化等原因,点云三维目标检测仍处于起步阶段,随着大量文献...
三维目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在从二维图像或三维点云数据中识别并定位出物体的三维边界框。随着自动驾驶、机器人导航和增强现实等技术的快速发展,三维目标检测技术在这些应用场景中发挥着越来越重要的作用。本文将对三维目标检测的基本概念、主要方法以及当前的研究进展进行综述。 二、基本概念 三维...
二维物体检测在一定程度上促进了三维物体检测的发展,如图所示,根据输入数据的模态,3D目标检测方法可分为基于单目/立体图像、基于点云和基于多模态融合的方法。 其中基于点云的方法在三维对象检测中占主导地位,根据点云表示方法的深度学习,可以进一步分为基于多视图、基于体素、基于点和基于点体素的方法,如今,基于多模态...
综述 刚性物体的六维检测是一个与工业背景下的质量控制和机器人操作特别相关的问题。这项工作是对六维物体检测技术现状的调查,其中考虑到了这些用例,特别是侧重于只用三维模型或其渲染物训练的算法。我们的第一个贡献是列出了工业应用中通常遇到的要求。第二个贡献是收集了用合成数据训练的几种不同的6D物体检测方法的...
3D目标检测 3D目标检测是感知子系统的一项重要任务，其目的是在传感器数据中识别出所有感兴趣的物体，并确定它们的位置和类别(如车辆、自行车、行人等)。在3D目标检测任务中，需要输出参数来指定物体周围的面向3d的边界框。如图3所示，为了绘制红色的三维包围盒，我们需要预测中心三维坐标c，长度l，宽度w，高度h，物体...
三维点云目标检测综述《三维点云目标检测综述》 智能感知领域的三维点云技术发展与挑战 1.引言:三维数据的价值与潜力 随着激光雷达(LiDAR)与深度相机的普及,三维点云已成为环境感知的核心数据形式。相较于二维图像,点云能够保留物体的空间几何特征与尺度信息,在自动驾驶、机器人导航、AR/VR等领域展现出不可替代的...
接着,我们将回顾深度学习在三维目标检测领域的发展历程,从早期的基于手工特征的方法到近年来基于卷积神经网络(CNN)的方法的演变过程。在此基础上,我们将详细介绍基于深度学习的三维目标检测的主要方法,包括基于深度学习的二维目标检测与三维重建、基于深度学习的直接三维目标检测以及基于深度学习的点云数据处理方法。我们将...