相比之下,作者将多模态检测通过将3D LiDAR检测投影到2D图像平面进行匹配,避免了由于不精确的深度估计引起的额外噪声。作者在表2中消融了匹配在3D BEV与2D图像平面上的影响,并在此处提供作者的2D匹配算法。 在2D图像平面上进行空间匹配。利用可用的传感器外参,作者将3D LiDAR检测投影到2D图像平面上。然后,作者使用IoU...
最近,随着自动驾驶车辆 Level 4和5的许多研究已经实现,对感知、决策和控制技术的进步也越来越感兴趣,这是自动驾驶车辆的三个主要方面。关于感知技术实现自动驾驶车辆的可靠转向,使用各种传感器(如LiDAR、雷达和相机)进行目标检测应予以优先考虑。这些传感器需要在不同天气条件下准确、快速地检测物体,但在雨、雪或雾等恶...
三维点云/伪点云中的目标检测 Lidar-ptq: Post-training quantization for point cloud 3d object detection 方法:本文提出了一种名为LiDAR-PTQ的后训练量化框架,解决了3D LiDAR检测任务中量化导致性能下降的问题,通过引入稀疏性校准、任务引导的全局正损失和自适应舍入操作,实现了与浮点模型几乎相同的精度和3倍的推...
使用了Brevitas和PyTorch工具中可用的量化和修剪等技术。对PointPillars网络进行了实验,该网络在检测精度和计算复杂度之间提供了合理的折衷。 这项工作的目的是提出一种将最终在FPGA设备中实现的网络变体。这将允许以低能耗进行实时LiDAR数据处理。所获得的结果表明,即使在算法的主要部分中从FP32到int2的显著量化,也会导...
多模态融合：结合图像与激光雷达（LiDAR）数据，提升自动驾驶场景的 3D 检测精度。动态目标检测：引入光流（Optical Flow）信息，优化视频序列中的运动目标跟踪。轻量化部署：通过神经网络架构搜索（NAS）设计专为移动端优化的 YOLO 变体。五、学习资源与工具推荐 开源框架：YOLOv8（ultralytics.com）、MMDetection（...
Lidar-ptq: Post-training quantization for point cloud 3d object detection 方法:本文提出了一种名为LiDAR-PTQ的后训练量化框架,解决了3D LiDAR检测任务中量化导致性能下降的问题,通过引入稀疏性校准、任务引导的全局正损失和自适应舍入操作,实现了与浮点模型几乎相同的精度和3倍的推理加速。
Lidar-ptq: Post-training quantization for point cloud 3d object detection 方法:本文提出了一种名为LiDAR-PTQ的后训练量化框架,解决了3D LiDAR检测任务中量化导致性能下降的问题,通过引入稀疏性校准、任务引导的全局正损失和自适应舍入操作,实现了与浮点模型几乎相同的精度和3倍的推理加速。
LiDAR是一种有源传感器,其优点是对照明条件的灵敏度低(包括夜间的正确操作)以及对环境的相当精确的3D映射,尤其是在距离传感器较近的地方。缺点包括在强降雨或降雪和雾的情况下操作不当(发生激光束散射)、图像质量随着与传感器的距离增加而恶化(点云的稀疏性)以及非常高的成本。
使用2D IoU对多模态检测进行空间匹配,会产生三类检测:匹配检测、未匹配RGB检测(没有相应的LiDAR检测)和未匹配LiDAR检测(没有相应的RGB检测)。作者将在下一小节中讨论如何融合匹配检测。对于未匹配的2D RGB检测,作者直接将其删除。作者认为,由于激光雷达检测器倾向于产生高召回率,因此未匹配的RGB检测很可能是假阳性。
基于LiDAR或RGB-D的目标检测被用于从自动驾驶到机器人视觉的许多应用中。基于体素的3D卷积网络已被用于在处理点云LiDAR数据时增强信息的保留。然而,问题仍然存在,包括推理速度慢和方向估计性能低。因此,我们研究了一种用于此类网络的改进的稀疏卷积方法,该方法显著提高了训练和推理的速度。我们还引入了一种新的...