1、论文提出了CenterFusion,一种利用雷达和摄像机数据进行三维目标检测的中间融合方法。 2、CenterFusion的重点是将雷达检测与从图像中获得的初步检测结果关联起来,然后生成雷达特征图,并将其与图像特征一起用于精确估计物体的三维边界框。 3、论文使用关键点检测网络生成初步的三维检测结果,并提出了一种新的基于截锥的雷...
【论文笔记】CenterFusion:Radar+Camera融合 阿伯茨德 哲总!加油! 27 人赞同了该文章 1. Introduction Sensor Fusion 2D 3D Detection [4] MV3D[10][14][19] Segmentation [33][16] Object tracking [1][7] L+C 大多数使用Lidar和摄像头进行3D目标检测,基于XX的融合3D感知在自动驾驶中得到广泛应用 【Lidar...
CenterFusion, 一个雷达与摄像头融合的创新方法，通过将摄像头的初步3D检测与雷达特征相结合，实现了对目标3D信息的精确估计，包括深度、旋转和速度。尤其在速度检测上，利用雷达信息显著提高精度，无需依赖时间信息。在nuScenes数据集的3D目标检测任务中，CenterFusion表现出色，超越了基于摄像头的传统检测方法。
介绍一篇新出的论文 CenterFusion: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Object Detection ,旨在使用低成本的雷达(redar)替换自动驾驶中的激光雷达,并达到高精度3D目标检测的方法。 该文作者信息: 作者来自田纳西大学诺克斯维尔分校。 激光雷达使用发射的激光测距进行环境感知,而雷达使用无线电发射进行探测。 3D...
CenterFusion论文提出了一种利用低成本雷达替换自动驾驶中激光雷达，实现高精度三维目标检测的方法。此论文作者来自田纳西大学诺克斯维尔分校。激光雷达与雷达在环境感知上各有优势与劣势。激光雷达通过发射激光测距，但易受天气影响且不能直接获取目标速度信息。雷达利用无线电波发射进行探测，具备无惧恶劣天气、长...
本文提出CenterFusion算法，将图像初步检测结果关联至雷达特征图，生成雷达特征图RFmap，结合图像特征进行精确的3D目标边界框估计。使用关键点检测网络进行初步3D检测，提出基于视锥的雷达关联算法，将雷达检测映射至图像平面，以创建特征图，融合特征来估计目标深度、旋转和速度。在nuScenes数据集上应用评估，...
介绍一篇新出的论文 CenterFusion: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Object Detection ,旨在使用低成本的雷达(redar)替换自动驾驶中的激光雷达,并达到高精度3D目标检测的方法。 该文作者信息: 作者来自田纳西大学诺克斯维尔分校。 激光雷达使用发射的激光测距进行环境感知,而雷达使用无线电发射进行探测。
介绍一篇新出的论文 CenterFusion: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Object Detection ,旨在使用低成本的雷达(redar)替换自动驾驶中的激光雷达,并达到高精度3D目标检测的方法。 该文作者信息: 作者来自田纳西大学诺克斯维尔分校。 激光雷达使用发射的激光测距进行环境感知,而雷达使用无线电发射进行探测。
雷达点云绿色,目标框GT红色,目标预测速度蓝色箭头。 CV资源下载 后台回复:CVPR2020,即可下载代码开源的论文合集 后台回复:ECCV2020,即可下载代码开源的论文合集 后台回复:YOLO,即可下载YOLOv4论文和代码 后台回复:Trasnformer综述,即可下载两个最新的视觉Transformer综述PDF,肝起来!
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