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...
1.提出软关联机制,提高了融合鲁棒性 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...
论文链接:SparseLIF: High-Performance Sparse LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection 代码链接:暂无 作者:Hongcheng Zhang, Liu Liang, Pengxin Zeng, Xiao Song, Zhe Wang 发表单位:商汤科技、四川大学 会议/期刊:无 一、研究背景 人们提出了各种方法来彻底探索激光雷达和相机模式中的补偿信息。传统的多模态...
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...
相比之下,在回归任务预测中涉及图像特征,现有方法总是配备较大的图像分支。这在一定程度上降低了他们的时间效率。 参考 【1】.Detecting As Labeling: Rethinking LiDAR-camera Fusion in 3D Object Detection http://weixin.qq.com/r/4zihuVbEYgsdrRLa923x (二维码自动识别)...
LiDAR-Camera Fusion Label Assignment and Losses Image-Guided Query Initialization 论文链接:arxiv.org/pdf/2203.1149 Introduction TransFusion由convolutional backbones和基于transformer decoder的detection head组成。 decoder的第一层利用object queries从点云中预测出初步的box;decoder的第二层则进一步将object queries与...
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...
"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(Bird's Eye View,鸟瞰图)级等多个层次上进行融...
论文链接:DeepFusion: Lidar-Camera Deep Fusion for Multi-Modal 3D Object Detection 代码链接:https://github.com/tensorflow/lingvo 作者:Yingwei Li, Adams Wei Yu, Tianjian Meng, Ben Caine, Jiquan Ngi…
LiDAR-Camera Fusion Image Feature Fetching(图像特征提取)当一个对象只包含少量的激光雷达点时,point-level fusion的方法的只能获取相同数量的图像特征,浪费了高分辨率图像丰富的语义信息。为了缓解这个问题,直接采用了整个图像的特征F_{C} \in \mathbb{R}^{N_{v} \times H \times W \times d},然后利用Trans...