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...
下图是Faster R-CNN的网络结构图。 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。 1.1.2 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...
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...
使用激光雷达时,我们将使用像 Point-RCNN 这样的算法,从点云输出3D 框。例如,这里有一个叫做3D Cascade R-CNN 的算法,它利用激光雷达进行3D 目标检测。 一些激光雷达探测算法快速列表: AVOD (2018)、 Frustum PointNet (2018)、 PointrCNN (2019)、 IOU (2020)、 PV-rCNN (2021)、 Cas-A (2022)。
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...
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...
图:KITTI 验证汽车检测比较 2D 检测器 (CascadeRCNN [4]) 和 3D 检测器 (PV-RCNN [31]) 的真阳性和遗漏。 只有 219 个物体被 3D 检测器遗漏但被 2D 检测器检测到,而 2491 个物体被 2D 检测器遗漏但被 3D 检测器检测到。 这表明 3D 检测器比 2D 检测器具有更高的召回率,并且在融合中使用 3D-Q...
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。
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...