CascadeRCNN第一阶段和Faster R-CNN完全一样,第二阶段使用多个RoiHead层进行级联。后续的一些工作多是围绕着上述网络的一些改进或者前人工作的杂烩,罕有突破性提升。 1.2单阶段检测 相较于两阶段算法,单阶段算法只需一次提取特征即可实现目标检测,其速度算法更快,一般精度稍微低一些。这类算法的开山之作是YOLO,随后...
从点云生成 3D 边界框 使用 LiDAR 时，我们将使用 Point-RCNN 等算法，该算法从点云输出 3D 框。例如，这是一种称为 3D Cascade R-CNN 的算法，可从 LiDAR 进行 3D 对象检测。LiDAR 检测算法的清单： AVOD (2018)、Frustum PointNet (2018)、PointRCNN (2019)、IOU (2020)、PV-RCNN (2021)、Cas-A ...
2.3 从点云生成3D边界框 当使用激光雷达时，我们会使用像Point-RCNN这样的算法，从点云中输出3D边界框。例如，这里有一个名为3D Cascade R-CNN的算法，可以从激光雷达中进行3D目标检测。福利 - 以下是一份快速的LiDAR检测算法列表，您可以搜索：AVOD (2018), Frustum PointNet (2018), PointRCNN (2019), I...
但是 CLOCs PVCas 需要同时运行 PV-RCNN 和 Cascade-RCNN,不能部署在单个桌面级 GPU 平台上,而 Fast-CLOCs-PV 可以。 3D-CVF 的性能在简单和中等水平上与我们接近 汽车级,但我们的 Fast-CLOCs-PV 在硬级别上大幅优于 3D-CVF(AP 高出近 4%)。在 nuScenes 测试集中,我们的 Fast-CLOCs-CP 在平均平均...
遵循TransFusion [32],作者从COCO [67]上预训练的实例分割模型Cascade Mask R-CNN, [66] 开始初始化图像后端。对于DeepInteraction和DeepInteraction++,作者分别将广泛的用于图像模式下的默认后端设置为ResNet-50 [68]和Swin-Tiny [69]。为了降低计算成本,训练时将输入图像大小缩减一半,并在训练过程中固定图像后端...
其二,在RCNN阶段,作者尝试了多种fusion网络,最终选用了如图所示的cascade式的结构。作者认为,这种方式有利于不同模态特征进行充分交互。 To combine information from different features, prior work usually use early fusion or late fusion. To enable more interactions among features of the intermediate layers fro...
3D检测:NuScenes上用的是CenterPoint的检测结果,KITTI 3D MOT上用的是Point-GNN和Point R-CNN的检测结果,提交到KITTI服务器上的用的是Point-GNN版的。 2D检测:NuScenes上用的是在NuImages上训练的Cascade R-CNN的检测结果,KITTI上用的是RRC提供的检测结果。
Shift R-CNN: Shift R-CNN: Deep Monocular 3D Object Detection with Closed-Form Geometric Constraints (TCIP 2019) Cascade Geometric Constraint: 3D Bounding Box Estimation for Autonomous Vehicles by Cascaded Geometric Constraints and Depurated 2D Detections Using 3D Results (ArXiv, Sept 2019) ...
结果分析:通过输出多个中间结果,对Cascade结果进行分析,首先是跑分结果,通过表1可得,利用Cascade的代价图构造方式在精度和完整度上都比之前的方法更优,比传统方法提升了近15个点,比R-MVSNet方法提升了近10个点。 表1 跑分比较结果表 其次,从深度图估计结果看(图12),深度图较为平滑、完整,且估计精度比较高,估计错...
CascadeRCNN第一阶段和Faster R-CNN完全一样,第二阶段使用多个RoiHead层进行级联。后续的一些工作多是围绕着上述网络的一些改进或者前人工作的杂烩,罕有突破性提升。 1.2单阶段检测 相较于两阶段算法,单阶段算法只需一次提取特征即可实现目标检测,其速度算法更快,一般精度稍微低一些。这类算法的开山之作是YOLO,随后...