RSN是range view另一个代表性工作,range view由于其原生、紧凑的表达特点,近年来在3D检测/分割的工作越来越多,这篇论文是waymo在2021年发表在CVPR的工作,关键词:时序、前景点、稀疏卷积。但是这篇论文没有开源代码。 RSN: Range Sparse Net for Efficient, Accurate LiDAR 3D Object Detectionarxiv.org/abs/21...
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 View图片上执行2D分割...
RangeDet与其他算法的对比(WOD Validation Split) Range Sparse Net (RSN) Waymo的这个工作出发点是要提高远距离检测的运行效率。传统的基于Voxel的方法,由于其统一的网格大小,在距离方面的可扩展性是比较差的。RSN通过RV和BEV的结合,在80m的检测距离实现了60FPS的检测速度,而且是WOD上的测试结果也是名列前茅。 RSN...
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...
Range Sparse Net (RSN) Waymo的这个工作出发点是要提高远距离检测的运行效率。传统的基于Voxel的方法,由于其统一的网格大小,在距离方面的可扩展性是比较差的。RSN通过RV和BEV的结合,在80m的检测距离实现了60FPS的检测速度,而且是WOD上的测试结果也是名列前茅。
Range Sparse Net (RSN) Waymo的这个工作出发点是要提高远距离检测的运行效率。传统的基于Voxel的方法,由于其统一的网格大小,在距离方面的可扩展性是比较差的。RSN通过RV和BEV的结合,在80m的检测距离实现了60FPS的检测速度,而且是WOD上的测试结果也是名列前茅。
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...
RSN: Range Sparse Net for Efficient, Accurate LiDAR 3D Object Detection(arxiv2021.6 from Waymo) To the Point: Efficient 3D Object Detection in the Range Image with Graph Convolution Kernels(CVPR2021 from Waymo) 在自动驾驶的3D检测领域,基于BEV(鸟瞰图)的3D检测一直很火热,因为BEV的视角不存在物体的...
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~
Notice that the OA of the RSAN is lower than that of RSN-ResNet when the SNR of the test set in Dataset2 is greater than or equal to 20 dB. This is due to the self-attention module enabling the model to focus on the region with a larger value in the HRRP (i.e., the target...