3D对象检测是一项要求很高的任务,它可以以具有语义意义的3D形式的边界框提供给下游任务。并且严重的依赖于3D对象的数据标注。虽然传感器技术的快速进步促进了3D场景数据手机的进步,但是对于数据需要进行标注的问题仍旧是3D目标检测的发展瓶颈。 Progress 提出了一种基于伪标签创博的可以用于室内和室外场景数据处理的半监督3D
- 简介:SMOKE(Simple Monocular 3D Object Detection in the Wild)是一种单目3D目标检测算法,通过回归3D边界框的参数化表示,实现了在野外场景下的3D目标检测。 CenterNet - 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.07850 - 源码地址:https://github.com/princeton-vl/CenterNet - 简介:CenterNet是一种基于单目相机的...
单目3D目标检测最大的挑战在于没法得到精确的深度信息,传统的二维卷积算法不适合这项任务,因为它不能捕获局部目标及其尺度信息,而这对三维目标检测至关重要。为了更好地表示三维结构,现有技术通常将二维图像估计的深度图转换为伪激光雷达表示,然后应用现有3D点云的物体检测算法。因此他们的结果在很大程度上取决于估计深度...
CenterNet算法的整体流程非常简单,相比于基于锚点的方法几乎穷举了所有潜在的目标位置,它则把目标检测建模成一个检测目标中心点的关键点检测问题,并达到了很不错的效果,所谓大道至简。介绍CenterNet还有另外一个原因,许多3D单目检测算法都是基于CenterNet发展而来的,现在介绍CenterNet也是为了后续内容的延续性。在讲解CenterNet...
3.使用CenterNet做3D目标检测 2D目标检测只需要网络输出目标的位置和尺寸即可,而3D目标检测还需要网络输出目标的深度、(长、宽、高)、目标的角度这3个额外的信息。 3.1 深度 在backbone后面增加一个head用于预测深度信息,网络的输出并不是最终的深度。对于目标,网络输出的深度信息记作,则目标的真正深度为,表示sigmoid...
Lite-FPN在3D检测中的应用效果如何? 即插即用的Lite-FPN有哪些优势? 利用单个图像进行3D目标检测是自动驾驶的一项重要且具有挑战性的任务。最近,基于关键点的单目3D目标检测取得了巨大进展,并实现了速度和精度的巨大权衡。然而,在精度方面,与基于激光雷达的方法仍存在巨大差距。为了在不牺牲效率的情况下提高其性能,本...
CenterNet通过中心点检测和锚框机制在单目相机上实现了准确检测，但对小目标的处理仍有提升空间。而MonoDLE通过结合2D和3D信息，解决了深度和3D中心点偏差问题，但在处理远距离目标时可能有所限制。这些算法为单目3D目标检测提供了不同的策略，选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。
简介:即插即用 | Lite-FPN让CenterNet系列再涨4个点(3D检测也适用) 利用单个图像进行3D目标检测是自动驾驶的一项重要且具有挑战性的任务。最近,基于关键点的单目3D目标检测取得了巨大进展,并实现了速度和精度的巨大权衡。然而,在精度方面,与基于激光雷达的方法仍存在巨大差距。
2D目标检测只需要网络输出目标的位置和尺寸即可,而3D目标检测还需要网络输出目标的深度、(长、宽、高)、目标的角度这3个额外的信息。 3.1 深度 在backbone后面增加一个head用于预测深度信息,网络的输出并不是最终的深度。对于目标,网络输出的深度信息记...
在CenterNet框架下,可以通过增加网络的head预测目标的其他属性,比如3D目标检测中的目标深度、角度等信息,可扩展性强。 源码:https://github.com/xingyizhou/CenterNet 仅用于学习交流! END