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...
论文第一次将transformer应用到了LiDAR-camera 3D detection中。整体算法如下,首先分别使用2d,3d backbones来提取lidar bev features和image features。第一层transformer decoder使用object queries基于lidar信息生成initial predictions。第二层decoder则进行了fusion的操作,将有用的image features融合到object queries中,进一步...
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...
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...
文章:Influence of Camera-LiDAR Configuration on 3D Object Detection for Autonomous Driving 作者:Ye Li,Hanjiang Hu, Zuxin Liu,Ding Zhao 编辑:点云PCL 摘要 相机和激光雷达都是自动驾驶中重要的传感器,对于三维物体检测起着至关重要的作用。相机-激光雷达融合已经成为实现强大和准确的自动驾驶感知的主要解决方案...
TransFusion: Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers[2022] 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2203.11496Introduction 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;dec… ...
LiDAR–camera fusion for road detection using a recurrent conditional random field model Article Open access 05 July 2022 Dense projection fusion for 3D object detection Article Open access 08 October 2024 Introduction Object detection is one of the most important tasks that needs to be handled...
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 detail...
论文链接:SupFusion: Supervised LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection 基于激光雷达相机融合的3D检测是自动驾驶的一项关键任务。近年来,与单模态检测器相比,许多激光雷达相机融合方法涌现,并取得了良好的性能,但始终缺乏精心设计和有效监督的融合过程。