做单目3D目标检测有2年多的时间了,最近也是处于新工作更换框架的时期,于是想浅浅聊聊目前单目3D中较为主流的两个框架:“BEV框架”和“DETR框架”。 当初推免的时候,打脸充胖子,说自己很了解目标检测,然后对大创的做的东西一顿瞎说,结果没想到导师他老人家真以为我很懂目标检测,扔给我一个3D目标检测的研究方向,当...
本文主要对主流的车道线检测(包括BEV视角和图像视角)方法进行总结。由于基于深度学习的方法性能远超传统方法,所以本文只总结了基于学习的方法。文中车道线检测有些是有高度的3D检测,有些没有高度的BEV检测,统…
当前纯视觉3D方案主要包括多目BEV方案和单目3D/BEV方案。通常认为,视觉3D检测的发展路径是:2D车轮检测+地平假设->单目3D检测->BEV检测和occupancy检测。 如果想要更全面学习和理解纯视觉3D检测,需要认真将整个流程走一遍。 2D车轮检测+地平假设,需要了解成熟的2D检测器,faster rcnn和CenterNet等,以及图像坐标系到相机...
基于多项式回归的方法则通过数学模型预测车道线，适应复杂环境变化。基于锚点的方法利用预定义的锚点进行匹配，提高了检测精度。直接输出实例的方法则直接输出车道线实例，简化了后续处理步骤。上述方法各有特色，适应不同场景需求。BEV检测方法通过将三维空间投影到二维平面，提高了检测的效率和准确性。总结中未...
15 4.2 点云3D Backbone详解 16 4.3 点云2D Backbone详解 17 4.4 点云Dense Head 18 4.5 Target Assigner详解 19 4.6 点云ROI Head 2 1.2 Lidar 3D目标检测算法的数据形式 20 4.7 训练配置文件解读 21 5.1 基于Voxel的点云3D检测 22 5.2 Voxel R-CNN详解 ...
本文分析了用于3D目标检测的BEV范式,指出了两者的本质区别,BEV和Camera-View检测器是特征在深度维度上的分布。 通过回顾生成BEV特征的视图转换过程,我们提出了PersDet,它在透视上执行目标检测,BEV特征不需要特征采样。我们证明,该PersDet解决了现有BEV检测...
在实现简单且内存高效的结构的同时,PersDet在nuScenes基准上优于现有最先进的单目方法,当使用ResNet-50作为主干时,达到34.6%的mAP和40.8%的NDS。 基于摄像机的3-D目标检测器可分为两大类:摄像机视图(CV)检测器和BEV检测器。 如图所示,CV检测器沿着高度和宽度轴在图像平面中放置锚点。这些锚点自然地与从图像中提...
车道线检测从二维图像到三维视角的转变，BEV视角下的车道线检测成为了研究热点。LSS和BEVFormer分别通过生成视锥与深度学习方法优化特征表示，实现高效车道线检测。同时，HD地图的在线构建技术，如MapTR，通过车道线检测作为子任务，实现了地图构建的自动化。最后，大一统方法如Lane2Seq，采用Transformer架构统一...
单目2D和3D目标检测,以及BEV(鸟瞰图)可视化的QD (Quadruped) 3DT(三足机器人)模型的改进 在计算机视觉领域,目标检测是识别图像中感兴趣目标的核心任务。近年来,随着深度学习技术的飞速发展,目标检测技术取得了显著的进步,特别是在自动驾驶和机器人技术领域的应用。其中,BEV可视化技术因其能够将3D场景转换为2D俯视图...
CLGO (BEV) 设计了一个两阶段框架,首先预测摄像机姿态,然后利用相机姿态生成俯视图图像,进行精确的三维车道检测;非端到端,不易收敛; EigenLanes 提出特征车道(eigenlane)的概念,把训练集中的所有车道线利用SVD降维的方法,提取出有代表性的特征车道;每条车道线可以由eigenlane的线性组合近似;在车道线检测时,先筛选出...