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器对道路喷水干扰的
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...
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(...
一、论文动机 1.1 对于已有的两阶段单目3D目标检测框架: a、基于2D目标检测网络生成目标的2D候选区域; b、针对获取到的目标的“2D patch特征”预测目标位姿; 深度学习中的patch是做什么的?参考链接:https://www.zhihu.com/question/312883184 1.2 SMOKE a、论文认为其中的2D检测对于单目3D检测任务来说是冗余的,且...
MonoDLE和SMOKE有些像,都是单目实现3D目标检测,通过几何约束和回归3D框信息,得到3D框的中心点、尺寸、朝向,但是它反驳了SMOKE提出的2D检测对3D检测没有帮助的论点。 开源地址:https://github.com/xinzhuma/monodle 论文地址:【CVPR2021】Delving into Localization Errors for Monocular 3D Object Detection ...
1.Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving 标题:多视角3D目标检测网络用于自动驾驶 内容:论文提出了MV3D多视角3D网络,将激光雷达点云和RGB图像作为输入,预测oriented 3D bounding boxes,对稀疏3D点云进行了紧凑的多视角表示编码。网络由两个子网络组成:一个用于3D对象提议生成,另一个用于多视...
camera图像和雷达俯视图分别用ResNet提取不通尺度特征的,将camera图像提取的多尺度特征进行融合,经过本文设计的“连续融合层”以融合到BEV的不通尺度的特征中,学到的特征经个两个固定尺度的anchor,每个尺度两个方向(0,90°)NMS获取最终的3D目标检测。 为什么要先融合图像的多尺度特征再融合到不通尺度的BEV特征图中...
论文:VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection 这是2017 年的论文出自苹果公司算法团队,这篇论文对于刚学习激光雷达目标检测的同学来讲非常有参考价值。 图像和点云 摄像头对环境进行测量,产生的一般是 RGB 格式图片,图片上的一个像素通常有 rgb 3 个颜色通道的数据。 一般说图...
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...
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...