Range Sparse Net PDF:RSN: Range Sparse Net for Efficient, Accurate LiDAR 3D Object Detection 一、大体内容 现有基于RV图像的方法在遮挡处理、精确的对象定位和尺寸估计方面往往表现不佳,RSN通过结合基于密集距离图像和网格的方法的优势,提高了3D检测的准确性和效率。 RSN是一个两个阶段网络,第一阶段在range Vie...
为了实现这一目标,我们提出了Range Sparse Net(RSN)---一个简单、高效和准确的三维物体检测器--以解决这一扩展检测系统中的实时三维物体检测。RSN从RV图像中预测前景点,并在选定的前景点上应用稀疏卷积来检测物体。在密集的RV图像上进行轻量级的二维卷积,导致所选的前景点明显减少,从而使RSN中后来的稀疏卷积能够...
但是,从今年最新的研究论文来看,Range View大有卷土重来之势,在点云物体检测领域刮起了一股复古风。这里有两个代表性的工作,一个是来自中科院和图森的RangeDet,另一个是来自Waymo的Range Sparse Net(RSN)。 点云的不同视图表示 我们先来看看Range View的数据是怎么生成的。我们都知道,激光雷达的点云来自于多条激...
但是,从今年最新的研究论文来看,Range View大有卷土重来之势,在点云物体检测领域刮起了一股复古风。这里有两个代表性的工作,一个是来自中科院和图森的RangeDet,另一个是来自Waymo的Range Sparse Net (RSN)。 点云的不同视图表示 我们先来看看Range View的数据是怎么生成的。我们都知道,激光雷达的点云来自于多条...
RSN: Range Sparse Net for Efficient, Accurate LiDAR 3D Object Detection(arxiv2021.6 from Waymo) 1.本文想要解决的问题 现在的LiDAR可以最远扫描到250m,这样的尺寸空间,如果用基于point或者voxel的方法去操作,将会很慢。能不能基于range view去做3D检测加速并且精度也得到保证?
Rsn: Range sparse net for efficient, accurate lidar 3d object detection(CVPR2021) 没错,又是wamyo,看来他家青睐于此! 从激光雷达数据中检测三维目标是大多数自动驾驶系统中的关键组成部分。安全、高速驾驶需要更大的检测范围,这些更大的检测范围需要更有效和准确的检测模型。为了实现这一目标,论文提出了距离稀疏...
Waymo的Range Sparse Net (RSN) 则聚焦于提高远距离检测效率，通过结合RV与BEV，实现了在80m距离上的60FPS检测速度。RSN的两阶段架构包括前景分割和稀疏卷积检测，通过在稀疏BEV数据层面上进行Ego-motion补偿，有效提升了检测精度与速度。基于RV与BEV结合的方法在准确度与速度平衡方面展现出了优势，尤其是...
As with Euclidean shortest paths, algorithms for computing shortest paths in the L1 metric fall into two general categories: searching a sparse “path preserving graph” (analogous to a visibility graph), or applying the continuous Dijkstra paradigm or tracking a wavefront. Clarkson, Kapoor, and ...
另一篇RangeView具有较大影响力的论文是RSN(Range Sparse Net),抽空的话我也会写一下自己的理解,记得关注~
Pharr wasn’t the only scheduled protest with no protestors – of the 40 cities targeted by the Weekend of Action, only a handful had actual protests. Thecrowd in Austin was sparse, as was thecrowd in Colorado Springs, and those were the only protests I could find in the news. I suspec...