本篇综述旨在为radar-camera融合提供一个全面的指导方针,特别是关注目标检测和语义分割相关的感知任务。基于雷达和相机传感器的原理,本文深入研究了数据处理过程和表示,然后对雷达-相机融合数据集进行了深入分析和总结。 在对雷达相机融合方法的回顾中,提出了一些问题,包括“为什么要融合”、“融合什么”、“在哪里融合”...
从大方向的任务特点来说,语义分割和目标检测任务目标都在意两个关键信息: 1)物体的位置 待检测的物体,它在图像中位于什么位置。 对于语义分割来说,这个信息需求的精准度在像素级别的。概括地说,我们需要把物体的轮廓描绘出来,以此来体现它的位置信息。 对于目标检测来说,...
语义分割:系统不仅限于检测对象边界框,还能区分图像的不同部分,例如船只及其背景。 姿态识别:能够识别目标对象的姿态,对于人形目标来说,可以检测出肢体的关键点位置,对于其他类型的目标,则可以根据应用场景定制姿态识别功能。 实时展示与交互:通过GUI,用户可以实时查看处理结果,并与系统进行交互,比如调整参数、保存结果等...
语义分割在医疗图像分析、自动驾驶、机器人感知等方面有着重要的应用。例如,在自动驾驶领域,语义分割可以帮助车辆对路面、行人、车辆等进行精确的像素级识别,从而实现安全导航。图像分类、目标检测和语义分割是深度学习在机器视觉领域的三个核心任务,它们分别解决了“是什么”、“在哪里”和“具体边界在哪里”的问题。
特征融合分类 在深度学习的很多工作中(例如目标检测、图像分割),融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高,包含更多位置、细节信息,但是由于经过的卷积更少,其语义性更低,噪声更多。高层特征具有更强的语义信息,但是分...
CRN,全称是Camera Radar Net,是一个多视角相机-雷达融合框架。 通过融合多视角相机和雷达的特性,生成语义丰富且空间精确的BEV特征图。实现3D物体检测、跟踪和BEV分割任务。CRN的框架图,如下图所示: 框架的思路流程: 输入数据:多视角图像数据、Radar雷达点云数据。
2.LiDAR只能提供稀疏的观测信息。由于这两个主要原因,很直观的向科研界和工业界提出了很多多传感器融合...
1.2 语义分割的应用 无人驾驶:感知汽车周围的环境:车辆、行人等等 人像分割:换背景、扣人像等等 智...
语义分割并不区分同类目标,比如下图,两头牛并不被区分出来,这是语义分割里的不足之处。 因为语义分割是用类别来做切分,所以语义分割仅能通过分类实现,可以用滑动窗口找到物体。 方案一:将分类图像打碎为许多小的局部图像块,然后可以用这些小块做分类,对当前的每一个小块,判断它的中心属于哪一类它就是哪一类,我...
在Gayhub上看到个项目,有人在YOLOv5的基础上,新增了一个分割头,把BiSeNet语义分割算法加入到了目标检测中,使其能够同时进行目标检测和语义分割。 项目地址:https://github.com/TomMao23/multiyolov5 效果预览 先看我使用原作者提供的模型,复刻出来的效果: (本来想放视频的,不过传了两次CSDN都莫名其妙消失了,那就...