⾃动驾驶之点云与图像融合综述 导读：这⼏天偷懒，也确实没有时间来进⾏更新（更新频率越来越低了），这⾥接着⼀篇去年的综述来开始中断的学习之旅《Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review》。这篇⽂章总结了基于图像和点云基于深度学习的数据融合⽅法，...
特征级融合就是分别将稀疏深度图和点云送入网络中,完成特征的提取,如:《Depth completion and semantic segmentation》(就是将图像和稀疏深度图先由NASNet进行编码处理,然后融合到共享解码器中,获得良好的深度效果)、Plug-and-Play(利用Pnp从稀疏深度图中计算梯度并更新现有深度图信息)、《Confidence propagation through...
第一阶段采用激光雷达与Stereo的视差获取融合视差,第二阶段将融合视差与左RGB图像融合在特征空间中,以预测最终的高精度视差,然后再进行三维重建)、《Noise-aware unsupervised deeplidar-stereo fusion》(不需要gt,直接适用图像、点云自身的损失进行端到端训练,好处就是不太关注于点云与图像之间的对齐信息)、类似的还有...
多级融合,这个其实是结果级融合与特征级融合的结合,主要工作可以归结为点融合(Pointfusion),点融合首先利用现有的2D检测模型生成2D bbox,然后用于通过向图像平面的投影点来定位通过方框的点,最后采用一个ResNet和一个PointNet结合的网络将点云与图像特征结合来估计3D目标。类似的方案还很多,如SIFRNet、Pointsift。5B)...
这几天偷懒,也确实没有时间来进行更新(更新频率越来越低了),这里接着一篇去年的综述来开始中断的学习之旅《Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review》。这篇文章总结了基于图像和点云基于深度学习的数据融合方法,包括深度估计、目标检测、语义分割、目标分割、传感器在线标定...
导读:这几天偷懒,也确实没有时间来进行更新(更新频率越来越低了),这里接着一篇去年的综述来开始中断的学习之旅《Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review》。这篇文章总结了基于图像和点云基于深度学习的数据融合方法,包括深度估计、目标检测、语义分割、目标分割、传感器在线...
多级融合,这个其实是结果级融合与特征级融合的结合,主要工作可以归结为点融合(Pointfusion),点融合首先利用现有的2D检测模型生成2D bbox,然后用于通过向图像平面的投影点来定位通过方框的点,最后采用一个ResNet和一个PointNet结合的网络将点云与图像特征结合来估计3D目标。类似...
简要介绍了图像和点云数据处理的深度学习。接着对摄像机激光雷达融合方法在深度学习领域的目标检测、语义分割、跟踪和在线交叉传感器标定等方面进行了深入的综述,并根据各自的融合层次进行了综述。此外,我们在公开的数据集上比较了这些方法。最后,我们发现了当前学术研究与实际应用之间的差距和挑战。在此基础上,我们提出...
特别是摄像融合技术正成为一个新的研究主题。然而,到目前为止,还没有批评性的评论,重点相机激光雷达的融合方法。为了弥补这一差距,鼓励未来的研究,本文致力于回顾基于深度学习的最新数据集成方法,使用图像和点云。本文简要回顾了图像和点云数据处理的研究进展。然后对摄像机-激光雷达融合方法的深度完成、目标检测分割、...
深度学习一些应用方向(点云数据处理、自动驾驶、语义分割、三维重建、场景理解等)的综述 Access, 2019, 7:1859-1887. 自动驾驶(点云数据、融合数据) 《Deep Learning for LiDAR Point Clouds in Autonomous... Autonomous Driving: A Review》2020 作者:Yaodong Cui, Ren Chen, Wenbo Chu, Long Chen, Daxin ...