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...
一种应用于连续RGB图像中的3D目标检测方法、装置及设备专利信息由爱企查专利频道提供,一种应用于连续RGB图像中的3D目标检测方法、装置及设备说明:本发明公开了一种应用于连续RGB图像中的3D目标检测方法、装置、设备及存储介质,其包括:通过二...专利查询请上爱企查
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...
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。”...
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。