首先,我们提出了一种新颖的端到端多视图融合 (MVF) 算法,该算法可以利用相同 LiDAR 点云的 BEV 和透视图之间的互补信息。受到-训练单点嵌入的模型强大性能的启发,我们设计了融合算法以在早期阶段运行,此时网络仍保留点级别特征(例如,在 VoxelNet [2] 池化层前的特征)。这样每个单独的 3D 点都成为跨视图的链路,...
首先,我们提出了一种新颖的端到端多视图融合 (MVF) 算法,该算法可以利用相同 LiDAR 点云的 BEV 和透视图之间的互补信息。受到-训练单点嵌入的模型强大性能的启发,我们设计了融合算法以在早期阶段运行,此时网络仍保留点级别特征(例如,在 VoxelNet [2] 池化层前的特征)。这样每个单独的 3D 点都成为跨视图的链路,...
首先,我们提出了一种新颖的端到端多视图融合 (MVF) 算法,该算法可以利用相同 LiDAR 点云的 BEV 和透视图之间的互补信息。受到-训练单点嵌入的模型强大性能的启发,我们设计了融合算法以在早期阶段运行,此时网络仍保留点级别特征(例如,在 VoxelNet [2] 池化层前的特征)。这样每个单独的 3D 点都成为跨视图的链路,...
基于激光雷达点云的3D目标检测算法有很多种方法:传统聚类方法,点云、体素化、柱状化,RangeView、BirdEyeView,多帧、多视图,OneStage、TwoStage,AnchorBased、AnchroFree、关键点、中心点、Voting、与分割结合、结合反射强度与线束角、转为深度图,知识蒸馏、Transformer、Atteintion、半监督,2DCNN、3D稀疏卷积、图卷积,...
名称:可变形 PV-RCNN:通过学习变形改进 3D 对象检测 论文:https://arxiv.org/abs/2008.08766 E2E-PL 题目:End-to-End Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection 名称:用于基于图像的 3D 对象检测的端到端伪激光雷达 论文:https://arxiv.org/abs/2004.03080 ...
基于激光雷达点云的3D目标检测算法有很多种方法:传统聚类方法,点云、体素化、柱状化,RangeView、BirdEyeView,多帧、多视图,OneStage、TwoStage,AnchorBased、AnchroFree、关键点、中心点、Voting、与分割结合、结合反射强度与线束角、转为深度图,知识蒸馏、Transformer、Atteintion、半监督,2DCNN、3D稀疏卷积、图卷积...
摘要:最近关于 3D 目标检测的算法多是在俯视图中进行点云体素化(voxelization),其中目标保留其物理尺寸并且可以自然分离。然而,当在这个视图中表示时,点云稀疏且密度不均匀,这可能导致检测算法难以检测远处或小的物体(行人、交通标志等)。另一方面,透视图提供了密集的观察,这可以为目标识别提供更有利的特征编码。在...