为了进一步优化深度估计,首先融合深度分布和上下文特征,然后融合雷达点云柱特征。这些通过体素特征编码(VFE)网络处理的雷达柱特征,提供了关键的补充空间信息,特别是在视觉和激光雷达数据可能不太可靠的挑战条件下。然后,将这些组合特征输入到深度细化模块中,该模块将特征图F_{3d}从[CF, CD, H, W]转换为[CF × H...
上图显示用于逐目标深度估计的多级融合框架概述:首先进行二维目标检测和跨帧跟踪检测,为每个目标构建一个tracklet;然后,构建跨帧目标的伪激光雷达表示,以及当前帧的RGB图像特征;自运动补偿应用于每个tracklet的所有伪激光雷达patch,并转换到相同的坐标系;最后,对当前帧的RGB图像特征和时间融合的伪激光雷达特征进行融合,以...
深度估计是单目3D目标检测的关键。为了获得更准确的单目检测结果,许多论文采用预训练辅助深度估计网络的方法。 具体来说,单目图像首先通过预训练的深度估计器,如MonoDepth[83]或DORN[76],生成深度图像。然后,主要有两类方法处理深度图像和单目图像。 基于深度图像的方法将图像和深度映射与专门的神经网络融合,生成深度感知...
深度估计是单目3D目标检测的关键。为了获得更准确的单目检测结果,许多论文采用预训练辅助深度估计网络的方法。具体来说,单目图像首先通过预训练的深度估计器,如MonoDepth[83]或DORN[76],生成深度图像。然后,主要有两类方法处理深度图像和...
基于深度学习的目标尺寸估计 综述 基于深度图的目标检测 1.1. 项目简介 目标检测(Object Detection)的任务是在图像中找出检测对象的位置和犬小,是计算机视觉领域的核心问题之一,在自动驾驶、机器人和无人机等许多领域极具研究价值。 随着深度学习的兴起,基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。深度学习是指在多层神经...
深度估计在3D目标检测中非常重要,如MonoDepth、DORN等方法先通过预训练估计出深度信息。然后主要有两类方法来处理深度图像和单目图像:基于深度图像的方法,基于伪激光雷达的方法。其瓶颈主要在于预训练阶段估计深度信息时需要高清的地图进行参考。 基于深度图像的方法 ...
首先,相机只捕捉外观信息,不能直接获取场景的3D结构信息。另一方面,3D目标检测通常需要在3D空间中进行准确定位,而从图像估计的3D信息(例如深度)通常具有较大的误差。此外,基于图像的检测很容易受到极端天气和时间条件的影响。在夜间或雾天从图像中检测目标比在晴天检测要困难得多,这样的自动驾驶系统无法保证鲁棒性。
首先,相机只捕捉外观信息,不能直接获取场景的3D结构信息。另一方面,3D目标检测通常需要在3D空间中进行准确定位,而从图像估计的3D信息(例如深度)通常具有较大的误差。此外,基于图像的检测很容易受到极端天气和时间条件的影响。在夜间或雾天从图像中检测目标比在晴天检测要困难得多,这样的自动驾驶系统无法保证鲁棒性。
D4LCN是基于单目RGB以及单目深度估计进行的3D目标检测模型,其中单目深度估计采用DORN(CVPR2018)方法。文章出处:CVPR2020 - 飞桨AI Studio
(2)深度估计阶段利用环视temporal stereo(STS)和单目深度模块生成融合深度。 (3)视图转换阶段首先利用前面得到的深度信息将图像特征提升为特征平截头体,然后使用pooling操作将所有特征平截头体分解为BEV网格,将2D特征转到BEV空间。 (4)检测头根据B...