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...
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,并在在二维透视图像空间的一次回归元结构成功的基础上,对其进行扩展,从LiDAR点云生成面向三维对象的bounding box。本文的主要贡献是将YOLO v2的...
二、 单目3D目标检测算法解析 2.1基于图片的方法:D4LCN-学习深度引导卷积单 自动驾驶_感知_目标检测(激光雷达) 目录1激光雷达点云简介2常用数据集3目标检测对比:传统vs深度学习 4基于激光雷达点云的检测算法4.1 Pixel-Based 4.1.1 MVCNN 4.1.2 MV3D...基于激光雷达点云的检测算法4.1 Pixel-Based 4.1.1 MVCNN ...
1、End-to-End Multi-View Fusion for 3D Object Detection in Lidar Point Clouds(Waymo和Google联合提出) 2、LaserNet: An Efficient Probabilistic 3D Object Detector for Autonomous Driving(Uber提出, CVPR2019) 3、BirdNet: a 3D Object Detection Framework from LiDAR information 4、LMNet: Real-time Multic...
基于激光雷达点云的3D目标检测算法 1、End-to-End Multi-View Fusion for 3D Object Detection in Lidar Point Clouds(Waymo和Google联合提出) 主要提出了一种新的端到端多视图融合(MVF)算法,该算法能有效地学习利用透视图和点云信息。具体地说,论文介绍了动态体素化,它与现有的体素化方法相比有四个优点: ...