首先利用DRON或PSMNET从单目(Monocular)或双目(Stereo)图像获取对应的深度图像(depth map),然后将原图像结合深度信息得到伪雷达点云(pseudo-LiDAR),最后用pseudo-LiDAR代替原始雷达点云,以3D point cloud和bird's eye view的形式,分别在LiDAR-based的F-PointNet以及AVOD上与图像的front view表示进行了比较,并对比了Ima...
参考Frustum PointNets用生成的Pseudo-LiDAR和2D instance mask proposal提取部分点云进行3D object detection。 2D-3D Bounding Box Consistency (BBC) 为了缓解局部不对齐的问题,论文使用边界盒一致性的几何约束来重新精确我们的三维边界盒估计。首先将3D边界盒估计转换为8个角的表示。通过相机映射矩阵可以计算得到2D映射...
本文采用单目图像+LiDAR的方式,采用两种方式处理pseudo-LiDAR数据,baseline选用了AVOD和frustum PointNet:(这两个baseline我都不了解,文中的简单解释也不太能理解来,这里不多说了吧) 3D点云:frustum PointNet; 从Bird's Eye View(BEV)角度去观察pseudo-LiDAR数据:这样从俯视角度,3D信息被转化成为2D图像(保留宽和深,...
每天一篇论文 373/1000 PSEUDO-LIDAR++:ACCURATE DEPTH FOR 3D OBJECT DETECTION IN AUTONOMOUS DRIVING,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving 论文链接: https://arxiv.org/abs/1812.07179 一、Problem Statement 基于雷达的3D目标检测可以较为精准但是依赖昂贵的雷达设备,而基于单目或... ...
AI理解论文&经典十问 挑战十问 总结 本文主要介绍了一种在自动驾驶中进行三维物体检测的方法——伪LiDAR方法。该方法主要基于双目图像,通过深度估计算法生成伪LiDAR点云,并利用该点云进行物体检测。但是,伪LiDAR方法在远处物体的深度估计方面存在较大误差,因此本文提出了一种方法,即深度传播算法,利用少量的激光雷达数据进...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1812.07179 代码:https://github.com/mileyan/pseudo_lidar.git 来源:康奈尔大学 论文名称:Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation:Bridging the Gap in 3DObject Detection for Autonomous Driving 原文作者:Yan Wang 3D目标检测算法是自动驾驶领域的核心技术。对于精确并且昂贵的...
代码链接:https://github.com/mileyan/pseudo_lidar 摘要 3D目标检测是一个重要的任务在自动驾驶领域。最近高精度检测率技术清单中,提供3D输入数据被提供从精确但是昂贵的LiDAR(激光雷达)技术。方法基于便宜的单目或者立体图像数据,直到现在,结果全部都是低精度-一个问题比较常见地导致是基于图像深度估...
摘要原文 Pseudo-LiDAR 3D detectors have made remarkable progress in monocular 3Ddetection by enhancing the capability of perceiving depth with depth estimationnetworks, and using LiDAR-based 3D detection architectures. The advanced stereo3D detectors can also accurately localize 3D objects. The gap in ...
(ICLR) Pseudo-LiDAR++: Accurate Depth for 3D Object Detection in Autonomous Driving - mileyan/Pseudo_Lidar_V2