2.DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries DETR3D通过几何反投影和相机变换矩阵将 2D feature extraction 和3D object prediction 联系起来,在无需密集深度估计的情况下完成3D目标检测任务。将多视图检测转化为 set-to-set prediction 任务。 图2 DETR3D backbone:输入6个视角下...
Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving 贡献点 利用多模态信息进行3D目标检测预测,融合主要思想是进行基于区域的特征融合。(不同view的ROI特征进行融合) MV3D包含两部分网络组成,剩下的就是对融合后的特征进行3D目标检测 3D Proposal Network 输入BEV视角下的点云,预测高质量的3D候选框。 3D...
在多视图特征表示的前提下,网络将执行定向3D框回归,该回归可预测3D空间中对象的精确3D位置,大小和方向。我们在具有挑战性的KITTI[9]目标检测基准上评估了我们的3D方案生成、3D定位、3D检测和2D检测任务的方法。实验表明,我们的3D建议明显优于最近的3D建议方法3DOP [4]和Mono3D [3]。特别地,在只有300个提案的情...
[论文解读]Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Zehuan Yuan, Tong Lu, and Chew Lim Tan. 2017. Learning discriminated and correlated patches for multi-view object detection using sparse coding. Pattern Recognition 69 (2017), 26-38. DOI= http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2017.03.033...
3D点云做detection的一篇milestone paper。经典的two-stage方法(region proposal-based method)。思路来自于经典的faster rcnn。 整个模型如下图 图一. 整体模型 3D Point Cloud Representation 这篇文章可以归纳为是multiview-based method,multi-view的方法是指将三维点云按照不同view进行映射,得到很多的2D图像,因为...
3D object detection in images 3DVP 利用3D voxel模式和利用ACF检测器进行2D检测和3D姿态估计。3DOP 使用熵最小化的方法从双目图像重构深度,然后输入到R-CNN用于目标识别。Mono3D和3DOP具有同样的pipeline,只不过是利用单目图像生成3D proposal。为了融合时序信息,一些工作结合运动中的结构以及地面估计将2D 目标检测迁...
1. Introduction 3D object detection plays an important role in the visual perception system of Autonomous driving cars. Modern self-driving cars are commonly equipped with multiple sen- sors, such as LIDAR and cameras. Laser scanners have the advantage of accurate depth information while cameras ...
在object query生成方面，PETR使用全0值的object query与query embeds相加形成最终的object query，而DETR3D通过query embedding生成query和query pos。此外，PETR中reference points直接是一个nn.Embedding，而DETR的reference points则是通过线性层获取。在cross attention方式上，PETR使用mult-head attention结构...
2.1 Sparse Object Detection Early object detection methods [33, 22, 38, 7, 37] used dense predictions as output, and then utilized non-maxima suppression (NMS) to process those dense predictions. DETR [3] introduces a new detection paradigm that utilizes set-based loss and transformer to dire...