为了把稀疏的点云形成稠密的数据,PointPillar 运用了 2 个手段:截取和补齐 截取体现在: 非空的 Pillar 数量超过 P 个则截取,单个 Pillar 点云数量超过 N 个就随机采样 N 个 相反的,补齐体现在: 如果 Pillar 数量过少,或者单个 Pillar 点云过少则用 0 补齐 最终所有的点云会聚集到一个稠密的尺寸为 (DxN...
点云目标检测论文transformer 本文是我在《泡泡机器人》上翻译的一篇文章,放在这里做个备份。 一、前言由于点云的无序性,点云分析一直是一个比较有挑战性的问题。在本篇文章中,我们提出了RS-CNN方法,即基于几何关系的卷积网络,它把原来基于有序信息的卷积网络扩展到可以适应无序信息。实现这一方法的关键因素在于...
对于一般的点云处理任务,主要会面临以下挑战: 1)点云是无序的,因此要求学习的表示是置换不变的。 2)点云分布在3D几何空间中,因此要求学习的表示形式对刚性变换(例如旋转和平移)具有鲁棒性。 3)点云构成一个基本形状,因此,学习到的表示应具有判别性形状意识。 针对以上问题,本文提出了相应的解决办法,主要贡献如下...
名称:CIA-SSD:来自点云的自信的 IoU 感知单级目标检测器 论文:https://arxiv.org/abs/2012.03015 代码:https://github.com/Vegeta2020/CIA-SSD ClassBalanced-GS 题目:Class-balanced Grouping and Sampling for Point Cloud 3D Object Detection 名称:用于点云 3D 对象检测的类平衡分组和采样 论文:https://ar...
依然是一个two stage 的3d目标检测方法,第一阶段生成proposals,第二阶段refine proposals。 1. 首先介绍文章提出的两个核心idea: part location ROI-aware pooling 1.1. 什么是part location 信息? 解释了part location之前,首先得知道什么是Foreground segmentation。 这是一个pointRCNN里的核心思想。简单来说,对于pro...
本讲座将首先为大家介绍一些经典的深度学习点云网络,以及常见的三维目标检测算法,之后介绍 3D 目标检测的鲁棒性问题。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1912.05163 时间:北京时间 12 月 26 日 20:00-21:00 AAAI 2020 机器之心线上分享 在AAAI 2020 收录的大量优秀论文中,我们将选出数篇优质论文,邀请论文作者...
内容:基于体素的方法在自动驾驶中的3D物体检测取得了最先进的性能,然而其显著的计算和内存成本对于资源受限的车辆应用构成了挑战。其中一个原因是在激光雷达点云中存在大量冗余的背景点,导致3D体素和BEV(鸟瞰图)地图表示中存在空间冗余。为了解决这个问题,作者提出了一种自适应推理框架,称为Ada3D,专注于减少空间冗余以...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1907.10471.pdf 本文在LITTI数据集3D Object Detection三维目标检测性能排名第5。 摘要 提出了一种新的两级三维目标检测框架,称为稀疏到稠密三维目标检测框架(STD)。第一阶段是一个自下而上的提案生成网络,它使用原始点云作为输入,通过为每个点播种一个新的球形锚来生成准确的提案...
在数字仿真技术应用领域,特别是在自动驾驶技术的发展中,目标检测是至关重要的一环,它涉及到对周围环境中物体的感知,为智能装备的决策和规划提供了关键信息。 近年来,随着传感器技术的进步,图像和点云成为了两种主要的感知数据源,它们各自在基于深度学习技术的目标检测方法研究中具有独特的优势。
这些彩色点云数据经过目标检测算法处理后,可以识别出图像中的各种目标物体;判断其形状、大小;甚至位置。比起传统的二维图像识别,彩色点云提供了更多维度的判断依据。彩色点云得目标检测本身也并非易事。它涉及到如何从海量的点云数据中快速而准确地提取出目标物体的特征同时还要保证高效性。常规的算法难以处理如此复杂...