将目标检测框的检测定义为其边界框中心点,利用关键点估计寻找中心点,然后其他的属性(如单目3D定位,姿势估计以及方向等)都基于中心点信息直接回归。 不需要像cornerNet那样去group和separate. 但是3D目标检测的深度depth和航向Orientation都不容易直接回归。 航向:作者回归了两组变量,每组4个标量,一对用来分类,一对用来回...
将目标检测框的检测定义为其边界框中心点,利用关键点估计寻找中心点,然后其他的属性(如单目3D定位,姿势估计以及方向等)都基于中心点信息直接回归。 不需要像cornerNet那样去group和separate. 但是3D目标检测的深度depth和航向Orientation都不容易直接回归。 航向:作者回归了两组变量,每组4个标量,一对用来分类,一对用来回...
MonoDIS 利用2D和3D检测损失的新颖的disentangling 变换和3D边界框的新颖自监督置信度得分,在nuScenes 3D对象检测挑战中获得最高排名。CenterNet 从特征图上检测边界框的中心并以此预测目标对象的位置和类别。尽管CenterNet最初是为2D检测而设计的,但它也具有使用单目相机进行3D检测的潜力。TTFNet 提出了缩短训练时间并提高...
检测头:SSD的检测头,目标高度和z轴单独回归。 损失函数: 分类损失:采用focal loss 回归损失: 本文方法:AFDet(Anchor Free One Stage 3D Object Detection) 图1.AFDet系统的框架和anchor free检测器的详细结构。整个pipline由点云编码器、backbone和neck以及anchor free检测器组成。方括号中的数字表示最后一个卷积层...
3D-LaneNet +是用于anchor free 3D车道线检测的基于摄像机的DNN方法,用于检测任意拓扑的3D车道,例如拆分,合并以及短车道和垂直车道。本文遵循先前提出的3D-LaneNet,并将其扩展成为可以检测原来不受支持的车道拓扑。我们的输出表示形式是anchor-free的半局部 tile表示形式,可将车道分解为可学习参数的简单车道段。此外,我...
两支的交汇是一个互相关层,可以看成是φ(z)在φ(x)上滑动搜索,最后得到一个响应图,图上最大值对应的点就是算法认为的目标中心所在位置。 SiamRPN & DaSiamRPN 就像DSST之前的众多相关滤波跟踪算法一样,SiamFC难以应对物体尺度的变化。SiamRPN [10](CVPR18, B. Li et al.)则借鉴了目标检测领域常用的RPN(Reg...
地平线机器人提出Anchor free、NMS free的3D目标检测算法 | CVPR2020 Workshop,这是一篇由地平线机器人发表在CVPR2020Workshop的文章,主要是将AnchorFree的思想应用于3D目标检测领域。同时,提出了一种NMSFree的思想,让模型在推理阶段更方便部署到嵌入式设备中。整体思想