为了解决 2-D 和 3-D 解析结果之间的错位挑战,引入了一个自适应基于注意的融合 (AAF) 模块,通过学习自适应融合分数来融合它们。然后,将融合语义标签的点云发送到后续的3D物体检测器。此外,提出了一个深度特征融合(DFF)模块来聚合不同层次的深度特征,以提高最终的检测性能。实验结果表明,与仅使用点云的方法和仅...
特别的是,作者从根本上检查了晚期融合框架中的三个关键组成部分,包括是否要训练2D或3D RGB检测器,是否要在3D空间中匹配RGB和激光雷达检测,还是在投影到2D图像平面的2D图像空间中进行融合。 大量实验表明,2D RGB检测器比3D RGB检测器具有更好的识别精度,2D图像平面的匹配可以减轻深度估计误差,而将匹配的分数进行概率...
当前针对3D目标检测的多模态融合方法可大致分为两种主要策略:特征级融合和提案级(proposal-level)融合。特征级融合方法构建统一的特征空间(通常在激光雷达帧中),其中提取不同模态特征以形成多模态特征体,如 DeepFusion、 AutoAlign、BEVFusion 和 CMT。尽管特征级融合方法可以直接完成目标识别和定位,但它们没有充分利用...
3D目标检测算法根据输入类型和特征提取方法的不同,可以分为多种类型。其中,基于点云的算法(如PointRCNN、VoxelNet)通过直接处理点云数据来提取特征;基于BEV视角的算法(如MV3D、PIXOR)则将3D点云投影到2D平面(通常是鸟瞰图BEV)上,然后利用2D卷积进行特征提取和检测。 2. 传感器与数据融合 实现3D目标检测需要依赖多...
2D、3D机器视觉:融合与应用 随着人工智能、5G等技术的不断发展,行业应用需求不断提升,机器视觉从二维向三维过渡不但成为可能,更是必须的方向。2D视觉相较于3D视觉成本更低,在一些识别类检测中,2D视觉依然有强大的技术优势,且3D视觉不一定能够解决所有的问题。但在自动化工业质量控制和在线检测领域,2D和3D视觉都具备...
长尾3D检测不能仅仅通过在常见和罕见类别上都训练最先进的(SOTA)检测器来解决。例如,BEVFusion,这是一个端到端训练的多模态 Transformer 基础检测器,在罕见类别上的性能仅达到4.4 AP。相比之下,将单目3D RGB检测和3D激光雷达检测进行晚期融合可以提高罕见类别的识别(参见图1),在nuScenes LT3D基准上实现SOTA性能。重...
5,000组街景3D&2D融合目标检测数据【数据堂】 355浏览 0 0条评论 5,000组图像可用于自动驾驶领域相关任务。 数据规模5,000组,25,000帧图像,5,000帧点云采集环境室外场景(中国市区道路、乡村道路等)采集多样性涵盖多种场景、不同时间段... Share Favorite...
随着技术的不断发展,2D目标检测与3D目标检测正逐渐走向融合。例如,在自动驾驶系统中,可以同时利用2D目标检测在图像平面上的高精度和3D目标检测在立体空间中的深度信息,实现更全面的环境感知。 此外,随着深度学习算法的不断优化和计算能力的提升,目标检测技术的精度和效率将得到进一步提升。同时,更多新的应用场景也将不...
长尾3D检测不能仅仅通过在常见和罕见类别上都训练最先进的(SOTA)检测器来解决。例如,BEVFusion,这是一个端到端训练的多模态 Transformer 基础检测器,在罕见类别上的性能仅达到4.4 AP。相比之下,将单目3D RGB检测和3D激光雷达检测进行晚期融合可以提高罕见类别的识别(参见图1),在nuScenes LT3D基准上实现SOTA性能。重...
它结合了2D和3D测绘方法,将数据整合到一起,从而提供更加全面和准确的地图和图像信息。本文将探讨如何利用2D和3D数据融合技术进行精细测绘,以及这种技术在不同领域中的应用。 首先,2D数据主要是指平面上的地理信息。这些数据可以通过卫星影像、航空摄影等手段获得。这些数据提供了地面的视角,可以显示出道路、建筑物、...