双愚:系列一:3D目标检测框架综述(OpenPCDet|mmdetection3d|Det3D|Paddle3D) 双愚:系列二:3D Detection目标检测系列论文总结(2023年更) 双愚:系列三:3D点云语义分割系列论文总结(2023年更) 双愚:系列四:3D语义分割框架综述(mmdetection3d|OpenPCSeg|Pointcept)? 更多自动驾驶相关交流群,欢迎扫码加入:自动驾驶感知(...
单目3D目标检测(Monocular 3D object detection,简称M3OD)是自动驾驶中一项重要但具有挑战性的任务,因为单张RGB图像中缺乏深度信息。 本文通过半监督学习利用大量的未标记数据,提高单目3D目标检测器性能。作者提出的ODM3D框架在不同层次上进行跨模态知识蒸馏,在训练过程中将激光雷达的知识注入到3D目标检测器中。 作者认为...
针对上述现象,本文(1)提出了一个框架,旨在增强雨天环境下3D LiDAR目标检测器的抗干扰能力,该框架基于点对点的恶劣天气过滤机制。(2)针对包含LiDAR和雷达传感器的多模态配置,作者引入Radar目标作为额外的后处理步骤,以有效滤除由喷水产生的假阳性目标。真实世界场景下的测试结果表明,本文提出的方法显著提升了多个目标检测...
CLOCs 在任意2D和3D检测器的非极大值抑制(NMS)之前,对其输出的候选目标进行融合,利用两者的几何和语义一致性进行训练,从而产生更准确的最终3D和2D检测结果。在具有挑战性的KITTI目标检测基准测试中,CLOCs 在3D和鸟瞰图指标上都取得了显著提高,尤其在长距离情况下优于当前最先进的基于融合的方法。 2.Frustum Pointnets...
如何有效地对齐和融合不同模态特征(RGB and LiDAR)一直是3D目标检测中的难点问题,本文作者方法的核心就是用搜索架构(Architecture Search)寻找有效的跨模态特征组合方式,即论文中Sec3.2.2 Connection Architecture Search in 4D。 While the above projection will align the two sensors geometrically, it is not imme...
此外,作者还引入了特征引导的位置编码器,进一步提高了3D PE的数据适应性。为了支持多任务学习(例如BEV分割和三维车道检测),PETRv2通过引入在不同空间下初始化的任务特定查询,提供了一个简单而有效的解决方案。PETRv2在三维物体检测、BEV分割和三维车道检测方面实现了最先进的性能。此外,论文还对PETR框架进行了详细的...
题目:Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection 来自:Uber: Ming Liang Note: 没有代码,主要看思想吧,毕竟是第一篇使用RGB feature maps 融合到BEV特征中; 从以下几个方面开始简述论文
本文介绍一篇uber公司在CVPR上发表的一篇论文,即使用多种传感器(LiDAR和RGB相机)数据,以及多任务进行数据融合,实现准确高效的3D目标检测。简而言之,自动驾驶领域因为: 1.相机无法提供细颗粒度的3D目标特征信息;2.LiDAR只能提供稀疏的观测信息。 由于这两个主要...
三、基于激光雷达点云的3D目标检测 1、VoteNet 2、End-to-End Multi-View Fusion for 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds 3、Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds 4、STD: Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud ...
2021CVPR3D目标检测论文——HVPR 2021CVPR3D目标检测论文——HVPR 0 基本信息 论文来源：2021 CVPR 1 Abstract Voxel-based方法可以有效地提取目标特征，但不能保存目标细粒度的3D结构；Point-based特征可以更准确地表示3D结构，但计算量大。因此，本文提出新的single-stage的3D目标检测框架，同时包括Voxel-based和...