4. Centerfusion backbone、head、neck等深度学习中的术语解释 4.1 Center Point Detection 2D检测 输入:图片 输出:中心点、2D尺寸size、中心偏差center offset、3D dimension、depth、rotation backbone:DLA 4.2 Radar Association 将radar直接映射到图像,有困难 1. 不鲁邦,因为不是一对一的映射,有些目标有很多雷达检测...
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。
CenterFusion算法包含中心点检测、雷达关联、雷达特征提取等部分。雷达关联方法解决雷达检测点与图像匹配问题，采用Frustum关联机制缩小雷达检测范围。雷达点云预处理扩展为固定大小的柱体，用于映射至图像。雷达特征提取融合雷达深度和速度信息，生成补充特征。实现细节包括网络结构和参数选择。实验结果表明，CenterFusi...
得益于雷达的深度特征,CenterFusion在远距离的检测结果更好 冰冻实验 实验结果表明,雷达pillar拓展和新的视锥关联方案对指标有较大提升,其中视锥关联提升更明显,除了自行车,这两个结构对大部分类别提升明显。 总结 本文的主要创新有亮点:改进的视锥空间视觉雷达关联,雷达点扩展到pillar。特征融合的方式比较简单,并且有比...