Aug, 2016

使用全卷积网络从 3D LIDAR 检测车辆

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TL;DR本文介绍了如何利用全卷积网络技术实现在 3D 距离扫描数据上进行车辆检测任务。文章中利用单个 2D 全卷积网络同时预测目标置信度和边界框，并通过精心设计边界框编码，即可利用 2D 卷积网络预测完整的 3D 边界框。在 KITTI 数据集上的实验证明了该方法在车辆检测方面具有最新的性能。
convolutional networkfully convolutional network3d range scan datavehicle detectionkitti dataset
发现论文，激发创造
  • 基于点云的三维全卷积网络车辆检测

    本文将全卷积网络技术扩展到三维，并将其应用于点云数据的车辆检测任务中，实验结果表明该方法在自动驾驶领域的 KITTI 数据集上表现较之前的点云检测方法有显著提升。

    Nov, 2016

  • 用于驾驶场景中点云车辆检测和跟踪的反卷积网络

    本文提出了一种使用 3D 激光雷达信息的汽车检测和跟踪系统，其中检测步骤使用卷积神经网络（CNN），并通过多假设扩展卡尔曼滤波器实现多目标跟踪。此基于激光雷达的方法与基于图像的检测器使用大约相似的结果并仅使用原始数据的 4％。

    Aug, 2018

  • LaserNet: 高效的概率三维物体检测器，用于自动驾驶

    本文提出了 LaserNet，一种 3D 物体检测的计算有效方法，它通过在传感器的本地范围视图中处理 LiDAR 数据来提高效率，并使用全卷积网络来预测每个点的 3D 框的多模式分布，然后高效地融合这些分布以生成每个对象的预测，实验证明这种方法比其他方法具有显著更低的运行时间，并且在大型数据集上具有比其他检测器更好的性能。

    Mar, 2019

  • 一种用于车辆三维检测的通用流水线

    本文提出了一种灵活的管道来采用任何 2D 检测网络并将其与 3D 点云融合，以产生最小的 2D 检测网络变化的 3D 信息，使用卷积神经网络（CNN）进行改善，实现了机动车无人驾驶三维物体感知，排名第二。

    Feb, 2018

  • 围绕你的一切：基于范围引导的圆柱形网络用于 3D 物体检测

    该研究提出一种新的方法，利用适合扫描模式的坐标系来分析自动驾驶中 LiDAR 传感器所获取到的 3D 数据，并引入了基于范围的卷积方法，其能够根据自我车辆与物体的距离和物体的比例来调整感受野。实验结果在 nuscenes 竞赛上表现良好，可以与现有的先进架构相媲美，而该架构也可以轻松地整合到其他管道中。

    Dec, 2020

  • 利用激光雷达点云的端到端三维物体检测

    无人驾驶车辆中的目标检测与跟踪任务主要依靠相机和 LiDAR 等多种传感器，本研究在使用 LiDAR 点云的新编码方式基础上，通过推断自动驾驶车辆附近不同类别物体的位置，实现了对场景中物体位置和方向的预测。

    Dec, 2023

  • 基于范围约束的膨胀卷积用于尺度不变的三维物体检测

    本文提出了一个新颖的 3D 物体检测框架，可直接处理 LiDAR 原始数据；利用稠密的测距图像，通过 2D 卷积方法高效处理数据，并使用新的 range-conditioned dilation (RCD) 层根据量测距离动态调整连续膨胀率，进一步提高了检测的精度。结合 3D bounding box 细化步骤能够更好地应对遮挡区域，在 Waymo Open 数据集上表现优异，创下了新的基准。

    May, 2020

  • 用于自动驾驶的多视角三维物体检测网络

    该论文研究了自动驾驶场景下高精度的 3D 物体检测问题。其提出了 Multi-View 3D networks（MV3D）框架，该框架采用多传感器融合技术，将 LIDAR 点云和 RGB 图像作为输入，并预测有方向的 3D 界限框。实验表明，该方法在 3D 定位和 3D 检测任务方面的表现优于现有技术约 25％和 30％，在 2D 检测中也表现出显著的技术优势。

    Nov, 2016

  • 基于激光雷达感知的圆柱形和非对称 3D 卷积网络

    该论文提出了一种利用 3D 卷积网络进行 LiDAR 语义分割、全景分割和 3D 检测的新框架，其中采用了柱状分割和非对称 3D 卷积网络来探索 3D 几何模式，该模型在 SemanticKITTI，nuScenes 和 A2D2 上的结果均表现出最先进的性能并在分割和检测任务中显示出很好的泛化性能。

    Sep, 2021

  • 使用完全卷积神经网络进行 LIDAR-Camera 融合以实现道路检测

    使用深度学习方法结合 LIDAR 和相机图像，开发了一种道路检测方法，通过使用多模式信息，新提出的交叉融合 FCN 实现了更高的准确性，表现优异并跻身最佳方法之列。

    Sep, 2018