在激光雷达语义分割任务中,最常使用的数据集是 SemanticKITTI[17] ,此外 nuScenes[16] 与 Waymo Open[18] 的 LiDAR Segmentation 任务也是热门的数据集,本次 MMDetection3D 主要支持了 SemanticKITTI 数据集,此外也在 TPVFormer 的 Projects 中支持了 nuScenes Lidar
在新版本 1.1 中我们相继支持了 3 个 LiDAR Segmentation 方法与 2 个最新的数据增强方法。本次更新,基于上一版本支持的方法,我们在 SemanticKITTI 数据集上构建了一个全面的 LiDAR Semantic Segmentation Benchmark,为社区提供强力的 Baseline 并分享相关经验供大家进一步深入研究! https://github.com/open-mmlab/...
在现实世界的 KITTI 数据集上的实验结果表明,MonoATT 可以有效提高近处和远处物体的 Mono3D 精度,并保证低延迟。与最先进的方法相比,MonoATT 的性能大幅提升,并且在 KITTI 3D 基准测试中排名第一。 From:上交、东华 [13] CAPE: Camera View Position Embedding for Multi-View 3D Object Detectionpaper|code Topic...
We perform an exhaustive quantitative analysis of the proposed network on SOTA datasets, namely, SHREC 2020 street scenes dataset [1], S3DIS [2] and SemanticKITTI [3]. We show that proposed semantic segmentation network performs effectively and efficiently compared to SOTA methods.Kiran Akadas...
KITTI 3D检测榜单(Car类别)。2. 除了KITTI以外，自动驾驶业界巨头Waymo也在去年release了超大的点云数据集Waymo Open Dataset。据我们所知，除了Waymo/Google以外，我们应该是最早在Waymo数据集训练+测试的论文(之一)，同样大幅领先了Waymo论文的算法：PV-RCNN在Waymo Open Dataset上的性能。3. 此外，Waymo还于CVPR...
However, current 3D semantic segmentation benchmarks contain only a small number of categories -- less than 30 for ScanNet and SemanticKITTI, for instance, which are not enough to reflect the diversity of real environments (e.g., semantic image understanding covers hundreds to thousands of ...
You can start the trainings on the other UDA scenarios (Day/Night and A2D2/SemanticKITTI) analogously: $ python xmuda/train_xmuda.py --cfg=configs/nuscenes/day_night/xmuda.yaml $ python xmuda/train_xmuda.py --cfg=configs/a2d2_semantic_kitti/xmuda.yaml ...
我们的场景涵盖了典型的DA挑战,例如:场景布局的变化, 如nuScenes-Lidarseg:USA/Singapore场景中左右侧驾驶之间的变化;光照的变化,如nuScenes-Lidarseg: Day/Night中白天和黑夜之间的变化;合成到真实的数据集,如VirtualKITTI/SemanticKITTI中从模拟深度和RGB 到 真实 LiDAR 和相机;不同的传感器设置和特性,如A2D2 / ...
在TUM、RGB-D和STEREO KITTI数据集上的实验结果表明,我们的方法在各种具有挑战性的场景中显著提高了ORB-SLAM2的性能,并且在许多情况下达到了最先进的性能。据我们所知,这是第一个将弱监督语义分割CNN应用于动态对象感知vSLAM的工作。
VirtualKITTI (‘Virt.KITTI’) 到 SemanticKITTI 探索了具有挑战性的合成到真实的域适应。两个真实数据集 A2D2 /SemanticKITTI (‘Sem.KITTI’) 之间的域差距主要在于传感器的分辨率。 4.3 xMUDA 我们在四种无监督域适应场景中评估 xMUDA,并与单模态 UDA 方法进行比较:Deep logCORAL [20]、熵最小化 (MinEnt)...