Lite-FPN如何提升CenterNet系列的性能? 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。
CenterNet通过增加一个关键点来探索proposal中间区域(近似几何中心)的信息,本文创新点在于,如果预测的边界框与ground truth有较高的IoU,则中心关键点预测出相同类别的概率要高,反之亦然。因此,在进行inference时,当通过一组关键点产生了一个边界框,我们继续观察是否具有同类别的一个关键点落入区域的中心,即使用三个点...
CenterNet是该范式的开创性工作,它将2D长方体的中心作为关键点,并直接在关键点位置回归所有其他3D目标特性,如深度、尺寸和方向。 2.2、多尺度检测 对于基于关键点的3D目标检测器,在检测头中采用多尺度特征可以有效地检测大尺度和距离范围内的目标。 参考二维目标检测中的FPN架构,UR3D提出了一个多尺度框架,用于学习...
CenterNet是该范式的开创性工作,它将2D长方体的中心作为关键点,并直接在关键点位置回归所有其他3D目标特性,如深度、尺寸和方向。 2.2、多尺度检测 对于基于关键点的3D目标检测器,在检测头中采用多尺度特征可以有效地检测大尺度和距离范围内的目标。 参考二维目标检测中的FPN架构,UR3D提出了一个多尺度框架,用于学习不...