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...
基于图像和点云融合的感知任务及其相应部分 相机-激光雷达融合不是一个简单的任务。首先,摄影机通过将真实世界投影到图像平面来记录真实环境,而点云则保留了三维几何图形。此外,在数据结构上,点云是不规则的、无序的、连续的,而图像是规则的、有序的、离散的。点云和图像的这些特征差异导致了不同的特征提取方法。...
特征级融合feature-level fusion: 把点云投影到图像平面(或作为图像的额外通道),然后利用现成的图像处理方法进行特征提取(DepthRCNN)。或者把图像RGB信息/逐点语义特征赋予点云作为额外信息(PointPainting),但是会造成耦合(coupling)问题。 多级融合multi-level fusion: 结合了结果融合和特征融合。还是先2D目标检测确定fru...
首先,相机通过投影到图像平面来记录现实世界,而点云保留了三维几何形状。在数据结构上,点云是不规则的、无序的和连续的,而图像是规则的、有序的和离散的。点云和图像之间的差异导致了不同的特征提取方法。在图1中,比较图像特征和点特征之间的关系。 此前对多模态数据融合的深度学习方法的评论涵盖了广泛的传感器,...
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。
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、传感器在线标定等方面的应用。这里就来学习一下相关的知识点,下图就是基于图像和点云...
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、传感器在线标定等方面的应用。这里就来学习一下相关的知识点,下图就是基于图像和点云...
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...
特征融合:最直观的就是将点云投影到图像上,然后利用图像处理方法进行特征提取,但输出也是图像级,对于3D空间的定位不是很准确。如DepthRCNN就是一种基于RCNN的二维对象检测、实例和语义分割架构。《Cross modal distillation for supervision transfer》则是在图像数据和深度图像...
为了弥补这一差距并推动未来的研究,本文致力于回顾最近基于深度学习的数据融合方法,这些方法同时利用图像和点云。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...