3.3 Uncertainty-Aware Fusion 四、实验结果 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...
LiDAR-Camera Fusion 论文舍弃了之前LiDAR points 和 image pixels间的hard association的方法,而是选择保留所有的image features,作为一个memory bank。然后使用decoder中cross-attention的机制以一种sparse to-dense and adaptive的方式来实现融合。 SMCA for Image Feature Fusion Multi-head attention是一种十分有效的方...
DeepFusion是一种深度学习框架,旨在通过融合来自不同传感器的数据来提高目标检测的准确性。在LiDAR-相机深度融合的背景下,DeepFusion利用LiDAR提供的高精度深度信息和相机提供的丰富颜色纹理信息,共同构建一个更加全面和准确的目标表示。 二、LiDAR和相机在3D目标检测中的应用 LiDAR:LiDAR通过发射激光并接收反射回来的信号来...
多模态融合: DeepFusion: Lidar-Camera Deep Fusion for Multi-Modal 3D Object Detection，这研究探讨了如何在自动驾驶领域中，通过整合激光雷达和相机数据进行三维物体检测，以提高检测精度和可靠性。面对现有技术的局限性，研究团队提出了一种创新的深度特征融合策略，旨在解决传统方法中出现的挑战，包括特征...
SupFusion: Supervised LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection Yiran Qin1*, Chaoqun Wang1∗, Zijian Kang2, Ningning Ma2, Zhen Li3, Ruimao Zhang1† 1School of Data Science, Shenzhen Research Institute of Big Data, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen ...
Lidars and cameras are critical sensors that provide complementary information for 3D detection in autonomous driving. While most prevalent methods progressively downscale the 3D point clouds and camera images and then fuse the high-level features, the downscaled features inevitably lose low-level ...
Massoud, Y.: Sensor fusion for 3d object detection for autonomous vehicles. Master’s thesis, Université d’Ottawa / University of Ottawa (2021) Liang, M., Yang, B., Chen, Y., Hu, R., Urtasun, R.: Multi-task multi-sensor fusion for 3d object detection. In: Proceedings of the IEEE...
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...
近期一些sparse 3d detector由于其高效的计算收到了关注,但是这些sparse 3d detector在检测结果上有时却不如对应的dense 3d detector。论文提出了一种全稀疏的,端到端的,多模态3d检测器--SparseLIF,在性能上超越了所有dense和sparse检测器。 目前自动驾驶场景中一般会同时使用camera和image这两种模态的数据,lidar更擅长...
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。