2017:Amodal Detection of 3D Objects: Inferring 3D Bounding Boxes from 2D Ones in RGB-Depth Images(CVPR'17) 来自坦普尔大学的文章。作者在这里与2016的Deep Sliding Shapes思路不同,重新回到2.5D方法来进行3D目标检测。所谓2.5D方法,实则就是从RGB-D上提取出合适的表达,而后building models to convert 2D res...
2017:Amodal Detection of 3D Objects: Inferring 3D Bounding Boxes from 2D Ones in RGB-Depth Images(CVPR'17) 来自坦普尔大学的文章。作者在这里与2016的Deep Sliding Shapes思路不同,重新回到2.5D方法来进行3D目标检测。所谓2.5D方法,实则就是从RGB-D上提取出合适的表达,而后building models to convert 2D res...
目标检测涉及定位和分类两个任务。3D目标检测在定位上需返回3D bounding boxes，其信息来源除了传统的RGB图像，还包含了深度信息Depth Map。RGB-D图像由RGB三通道彩色图像与Depth Map组成。Depth Map包含场景中各点与观察者之间的实际距离信息，类似于灰度图像，每个像素值对应物体到传感器的距离。深度图与RG...
1.一种基于RGB-D数据的3D目标检测方法,其特征在于,包括: 获取目标集装箱的RGB-D数据以及RGB图像,并将所述RGB-D数据转换为3D点云数据; 将所述RGB图像输入神经网络中,以获得目标集装箱的二维边界框; 将所述目标集装箱的二维边界框以及3D点云数据输入3D实例分割网络,以获得目标集装箱的点云坐标; 将所述点云...
针对室内RGB-D场景中3D目标检测对复杂背景的适应性较差,难以进行有效采样,以及场景推断时间较长等问题,本文提出一种基于融合采样策略的轻量级RGB-D场景3D目标检测方法.该方法以场景RGB-D数据作为输入,首先通过深度相机投影将其转化为三维点云场景;然后利用一种结合距离最远点采样和特征最远点采样的融合采样策略对场景点...
作者在这里与2016的Deep Sliding Shapes思路不同,重新回到2.5D方法来进行3D目标检测。所谓2.5D方法,实则就是从RGB-D上提取出合适的表达,而后building models to convert 2D results to 3D space。“虽然利用三维几何特征检测前景光明,但在实践中,重建的三维形状往往不完整,由于遮挡、反射等原因而含有各种噪声。”...
2017:Amodal Detection of 3D Objects: Inferring 3D Bounding Boxes from 2D Ones in RGB-Depth Images(CVPR'17) 来自坦普尔大学的文章。作者在这里与2016的Deep Sliding Shapes思路不同,重新回到2.5D方法来进行3D目标检测。所谓2.5D方法,实则就是从RGB-D上提取出合适的表达,而后building models to convert 2D res...
3D目标检测对于自动驾驶与机器人等领域意义重大。本文以时间为序,重点关注和分析了基于RGB-D上的3D Object Detection方法。从Depth R-CNN到3D Faster-RCNN,似乎始终基于2D的目标检测框架在跟循改进。期待在未来,将会有更为优美的方法出现。 感谢您的阅读,文中的遗漏与错误,恳请批评指正。
作者在这里与2016的Deep Sliding Shapes思路不同,重新回到2.5D方法来进行3D目标检测。所谓2.5D方法,实则就是从RGB-D上提取出合适的表达,而后building models to convert 2D results to 3D space。“虽然利用三维几何特征检测前景光明,但在实践中,重建的三维形状往往不完整,由于遮挡、反射等原因而含有各种噪声。”...
作者在这里与2016的Deep Sliding Shapes思路不同,重新回到2.5D方法来进行3D目标检测。所谓2.5D方法,实则就是从RGB-D上提取出合适的表达,而后building models to convert 2D results to 3D space。“虽然利用三维几何特征检测前景光明,但在实践中,重建的三维形状往往不完整,由于遮挡、反射等原因而含有各种噪声。”...