随着自动驾驶和机器人技术的不断发展,Lidar RCNN和3D Lidar SLAM的融合应用将成为未来的一大趋势。通过将Lidar RCNN的3D检测能力与3D Lidar SLAM的自主导航功能相结合,可以实现对环境的更深入理解,为车辆和机器人提供更全面、更准确的感知和决策能力。 例如,在自动驾驶汽车上,Lidar RCNN可以实时检测道路上的行人、...
Since the R-CNN model ignores the spacing, another natural idea is to augment the spacing with "virtual points" to indicate the existence of them. Here we generate the grid points which are evenly distributed in the proposal. Through the virtual points, the RCNN module will have the ability...
对于这个尺寸歧义问题,其核心就是RCNN网络对proposal的大小没有任何感知能力,那我们想个办法把proposal的大小告诉它即可。本文中我们列举了5种解决方案,其中前三种是之前的工作常见的手段,我们将一一说明它们为什么解决不了这一问题;后两种是我们新提出的方案,我们也将一一说明它们是如何将proposal的大小输入进RCNN网络,...
3D目标检测,看名字带RCNN就知道是两阶段,强调了plug and play,即插即用,也就意味着适用于各种点云数据集,因此输入并不会包括kitti中的点云反射率等数据集独有的量,而仅仅包括了点的坐标。顺带一提,这种plug and play的思想可能永远轮不到多模态,毕竟各大数据集的标定格式都不大一样,坐... ...
第一,作者在文中反复提到,单类检测没有问题,多类才有问题,这个问题产生的原因可能是单类物体尺寸趋于一致,而多类物体尺寸会存在较大差异。 第二,其实proposal尺寸歧义的核心是边界问题。 第三,大佬讲得非常棒王峰:LiDAR R-CNN:一种快速、通用的二阶段3D检测器可以学习一下。
其中,Lidar RCNN作为一种先进的3D检测器,以及3D Lidar SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)作为实现环境感知的关键技术,正受到越来越多的关注。本文将深入探讨Lidar RCNN在3D检测中的应用,以及3D Lidar SLAM技术的原理与最新进展。 Lidar RCNN:快速准确的3D检测器 Lidar RCNN是一种专为自动驾驶场景设计的...
其中,Lidar RCNN作为一种高效、准确的3D检测器,以及3D Lidar SLAM技术在未知环境下的自主导航能力,正成为业界研究的热点。本文将深入探讨Lidar RCNN在3D检测中的应用,以及3D Lidar SLAM技术的最新进展。 Lidar RCNN:3D检测的新星 Lidar RCNN是一种快速、通用的二阶段3D检测器,它专为解决自动驾驶场景中的3D目标...
第二,其实proposal尺寸歧义的核心是边界问题。 第三,大佬讲得非常棒王峰:LiDAR R-CNN:一种快速、通用的二阶段3D检测器(https://zhuanlan.zhihu.com/p/359800738)可以学习一下。
为了重新在网络中引入这些信息,图森未来团队提出了一种直接基于原始点云坐标(xyz)的第二阶段检测器Lidar RCNN。它很小巧,仅需增加4.5ms的延迟,即可将模型性能提升2-4个点。它也很通用,在多种一阶段模型上,无需提取特征、无需再次训练一阶段网络,即可实现涨点。
如下图,LiDAR R-CNN 在基础检测器的目标提议(xi, yi, zi, wi, li, hi, θi)区域内提取原始点云数据。这些点云被变换到以目标提议为中心特定方向的坐标系,使得第二阶段检测器可以更好的泛化。目标提议被适当地放大以获取一些环境信息。 提取的点云数据被输入到如下图的 PointNet 进行分类和目标检测细化回归...