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...
基于LiDAR的感知系统对于自动驾驶汽车[20]或移动机器人[41]的安全导航至关重要。一个关键挑战是在车辆环境中对物体进行可靠检测和分类[54]。最先进的(SOTA)三维目标检测方法在很大程度上依赖于用于训练的数据集的质量和多样性,同时也取决于这些数据集在推理过程中如何真实地反映现实世界条件。获取和标注此类数据仍然是...
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...
准确估计freespace有助于规划合理的驾驶路径,尤其是在城市环境中,存在大量的静态和动态障碍物。传统的freespace检测方法主要依赖于激光雷达(LiDAR)或立体相机提供的深度信息,但这类传感器成本较高且易受天气影响。 相比之下,基于单目摄像头的视觉方法更加经济实惠,同时也具有较强的鲁棒性。YOLO可以通过学习图像中物体之间...
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。
在本文中提出了一种来自LiDAR点云的高效3D目标检测器,称为FastPillars。FastPillars完全基于标准卷积,因此可以在工业应用中轻松部署,并无缝享受TensorRT和网络量化的加速。FastPillars由4个块组成,分别用于Pillar编码、特征提取、特征融合和3D边界框回归。 对于Pillar编码,本文提出了一种简单但有效的最大和注意力Pillar编码...
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。
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...
Although LiDAR is capable of providing precise depth information, its resolutionis constrained. On the other hand, cameras provide abundant semantic information but do not offer precise assessments of the distanceto objects. This work presents the incorporation of YOLOv8, an advanced object ...
四、YOLO与Freespace检测 可行驶区域(freespace)指的是车辆前方没有障碍物且可以安全行驶的空间范围。准确估计freespace有助于规划合理的驾驶路径,尤其是在城市环境中,存在大量的静态和动态障碍物。传统的freespace检测方法主要依赖于激光雷达(LiDAR)或立体相机提供的深度信息,但这类传感器成本较高且易受天气影响。0 0 ...