多阶段融合方法以ContFusion[3]为例,相对单阶段融合,这种方法会复杂一些,主要复杂在融合特征的提取上。 融合网络结构设计 整体网络结构如上图所示,比较清晰,是一个end-to-end网络,分成了4个部分:camera特征提取(黄色区域)、特征融合(蓝色区域)、lidar特征提取(粉色区域)、检测输出(浅绿色区域)。这种设计的好处就是...
对于TransFusion-L,BEVFusion将其LiDAR流提升超过18.6% mAP和5.3% NDS。TransFusion中提出的vanilla LiDAR-camera fusion方法(在表3和表4中表示为LC)严重依赖于LiDAR数据,并且增益被限制在小于3.3% mAP而NDS降低。结果表明,在训练和推理比较期间融合相机流是很有意义的。 表3 有限LiDAR视场鲁棒性设置的结果。作者的方...
Scherer. A Joint Optimization Approach of LiDAR-Camera Fusion for Accurate Dense 3-D Reconstructions. IEEE Robotics and Automation Letters, 4(4), 3585-3592, 2019. 摘要 融合相机和激光的数据十分吸引人,因为它们有互补的性质。例如,相机有更高的分辨率和色彩,LiDAR数据有更准确的距离信息,并且有更大的...
A data-fusion system that fuses lidar-data and camera-data for an automated vehicle includes a camera, a lidar, and a controller. The camera renders an image of an object proximate to a host-vehicle. The lidar detects a distance and a direction to the object based on a reflected-signal ...
LIDAR和立体相机在移动机器人建图中的数据融合 摘要 LIDAR(2D)已被广泛用于移动机器人中的建图和导航。但是,它的使用仅限于简单的环境。可以通过添加更多传感器并将这些...
1. 什么是"multilevel lidar-camera fusion"? "Multilevel lidar-camera fusion"是一种多模态数据融合技术,它结合了激光雷达(LiDAR)和相机两种传感器的数据,以获取更全面的环境信息。这种融合技术不是简单地合并两种数据,而是在不同的处理阶段进行融合,以充分利用各自的优势。具体而言,它可以在数据级、特征级和BEV(...
In contrast, LiDAR-camera-based fusion algorithms usually render point clouds with RGB images. They can hardly meet the real-time requirements because processing large volumes of 3D data takes a long time. In this paper, the accurate position information of LiDAR and the dense texture information...
W. Zhen, Y. Hu, J. Liu, S. Scherer. A Joint Optimization Approach of LiDAR-Camera Fusion for Accurate Dense 3-D Reconstructions. IEEE Robotics and Automation Letters, 4(4), 3585-3592, 2019. 摘要 融合相机和激光的数据十分吸引人,因为它们有互补的性质。例如,相机有更高的分辨率和色彩,LiDAR数...
2.提出了一个新的基于transformer的lidar-camera融合模型,实现了退化图像质量和传感器校准错位情况下的鲁棒检测 3.提出了一些简单使用的adjustments来对object queries 进行初始化,从而得到更加精确的初始bounding box 的检测结果;image-guided initialize module使得能够在点云中检测到一些 hard objects。
论文题目:FusionRCNN: LiDAR-Camera Fusion for Two-stage 3D Object Detection 激光雷达-摄像机融合用于两阶段三维目标检测 摘要 论文背景 贡献 方法 RoI Feature Extractor Fusion Encoder Decoder Objectives 实验 结论 论文题目:FusionRCNN: LiDAR-Camera Fusion for Two-stage 3D Object Detection 激光雷达-摄像机...