代码路径:samples/ai_toolchain/horizon_model_train_sample/scripts/configs/lidar_bevfusion/bevfusion_pointpillar_henet_multisensor_multitask_nuscenes.py 4.2.2 LiDAR 流 公版BEVFusion 采用了当前流行的 3 种激光点云检测模型 PointPillars , CenterPoint 和 TransFusion 作为 LiDAR 流来展示框架的通用性。BEVFu...
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...
总的来说,DeepFusion为LiDAR-相机深度融合的多模态3D目标检测提供了一种有效的解决方案。通过充分利用LiDAR和相机的互补优势,DeepFusion能够显著提高目标检测的准确性和鲁棒性。
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...
Caltagirone, L.; Bellone, M.; Svensson, L.; Wahde, M. LIDAR-Camera Fusion for Road Detection Using Fully Convolutional Neural Networks. Robot. Auton. Syst. 2018, 111, 125-131. [CrossRef]L. Caltagirone, M. Bellone, L. Svensson, and M. Wahde. Lidar-camera fusion for road detection ...
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...
Several fully convolutional neural networks (FCNs) are then trained to carry out road detection, either by using data from a single sensor, or by using three fusion strategies: early, late, and the newly proposed cross fusion . Whereas in the former two fusion approaches, the integration of ...
硬声是电子发烧友旗下广受电子工程师喜爱的短视频平台,推荐 BEVFusion:一个简单而鲁棒的Lidar-Camera融合框架视频给您,在硬声你可以学习知识技能、随时展示自己的作品和产品、分享自己的经验或方案、与同行畅快交流,无论你是学生、工程师、原厂、方案商、代理商、终端
为此,本文提出了一种名为SupFusion的监督式激光雷达相机融合方法,以生成高质量的特征,并为融合和特征提取过程提供有效的监督,进一步提高基于激光雷达相机的融合3D检测性能。首先训练一个辅助模型来提供高质量的功能。为了实现这一点,与以前利用较大模型或额外数据的方法不同,本文提出了一种新的数据增强方法,称为Polar ...
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...