当放大3D检测器CenterPoint的体素大小时,用基于极坐标的体素替换立方体形状的体素可以显著降低性能下降,表明极坐标表示的准确性和稳健性。(b)基于流的体系结构中的性能。我们的PARTNER超过了最先进的检测器PolarStream。 综上所述,将点云表示为极坐标网格具有以下两个优势:(1)它在不同分辨率下具有鲁棒性能的优势,(2...
Backbone：为了加速大规模点云的3D目标检测，作者将点云散布到BEV网格中，并使用CNN来提取局部点特征，测...
在KITTI数据集的三维检测基准上进行的大量实验表明,本文提出的架构仅使用点云作为输入,其性能优于最新的方法,并且具有显著的边缘。 7、YOLO3D: End-to-end real-time 3D Oriented Object Bounding Box Detection from LiDAR Point Cloud 基于YOLOv2进行改进的文章,主要将3D点云在二维透视图像空间进行映射,并在在二维...
论文将三维点云划分为一定数量的Voxel,经过点的随机采样以及归一化后,对每一个非空Voxel使用若干个VFE(Voxel Feature Encoding)层进行局部特征提取,得到Voxel-wise Feature,然后经过3D Convolutional Middle Layers进一步抽象特征(增大感受野...
一、3D点云应用领域分析 3D点云领域都关注了哪些方向? 课程核心系列-PointNet系列:点云数据如何处理、点云数据如何进行特征提取。后续无论是分类、分割、补全、配准检测,首先都要先对点云数据进行特征提取。 PointNet系列就是重点系列。算法原理、论文思想、源码实现 ...
基于LiDAR或RGB-D的目标检测被用于从自动驾驶到机器人视觉的许多应用中。基于体素的3D卷积网络已被用于在处理点云LiDAR数据时增强信息的保留。然而,问题仍然存在,包括推理速度慢和方向估计性能低。因此,我们研究了一种用于此类网络的改进的稀疏卷积方法,该方法显著提高了训练和推理的速度。我们还引入了一种新的...
受到基于2D图像的对抗性域适应(DA)[8; 3; 65]的启发,作者提出了一种针对3D点云数据的新方法:三维目标检测的无监督对抗域适应(UADA3D)。作者的方法采用了基于类别的域判别器与梯度反转层(GRL)的对抗性适应,以促进学习域不变表示。域判别器被训练以最大化其区分目标域与源域的能力,而模型则被训练以最小化这...
VoxelNet将点云空间划分成相同大小体素格子,然后记录每个体素里面的点,对每个体素里面的点进行采样并借助多个VFE层提取出点云特征,然后通过一个中间卷积层(由于VFE输出是4维张量,所以采用的3D卷积),扩大感受野的同时进一步获得更多的特征信息,最后借助一个RPN模块,类别分支输出检测物体的类别信息,回归分支输出中心点、...
3D目标检测的目标是在3D空间中准确地识别出物体的位置、尺寸和类别。与2D目标检测相比,3D目标检测需要处理更多的维度和信息,因此更具挑战性。为了实现这一目标,我们通常需要使用深度相机、激光雷达等传感器来获取环境的3D信息。 二、基于点云的3D目标检测算法 点云是一种表示3D空间数据的方式,它由一组离散的点组成,...
简介:随着自动驾驶技术的快速发展,激光点云3D目标检测成为了一个热门研究领域。CenterPoint作为一种先进的anchor free的三维目标检测算法模型,通过预测物体的中心点进行目标检测和位置回归,简化了后处理过程。本文将深入解析CenterPoint的工作原理、优缺点以及实际应用,为非专业读者提供清晰易懂的技术解读。