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...
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...
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。
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...
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...
sensors Article A Practical, Robust and Fast Method for Location Localization in Range-Based Systems Shiping Huang 1,2, Zhifeng Wu 3 and Anil Misra 4,* 1 State Key Lab of Subtropical Building Science, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China; ctasihuang@scut.edu.cn 2 ...
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?