CVPRFeb, 2019

PIXOR: 基于点云的实时三维物体检测

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TL;DR本文提出了一种名为 PIXOR 的算法，它针对自动驾驶中点云数据的特点，以 Bird's eye view 为基础表示场景，并采用基于像素的神经网络预测来输出有向 3D 物体估计，该算法在 KITTI BEV 物体检测基准和大规模 3D 车辆检测基准上显着优于其他一流方法，而且每秒仍能运行 > 28 FPS。
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发现论文，激发创造
  • 快速点云 R-CNN

    本篇研究提出了一种基于点云的三维物体检测框架，采用两个阶段的方法，利用体素表示和点云原始数据的优势进行特征提取，并在 KITTI 数据集上进行评估，取得了 3D 和 Bird's Eye View（BEV）检测的最新成果，检测速度达到了每秒 15 帧。

    Aug, 2019

  • IPOD: 点云强化点型物体探测器

    本文提出了一种基于点云的新型三维物体检测框架 IPOD，使用每个点作为基本部件提供了高召回率和高信息保真度，设计了一种全尺寸可训练的架构，在 KITTI 数据集上取得了最新的最好表现，特别是在 hard set 上显示出极大的优势，可用于三维、俯视图和二维物体检测。

    Dec, 2018

  • 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

  • PointFusion：用于 3D 边界框估计的深度传感器融合

    使用 PointFusion 实现基于图像和点云信息的 3D 对象检测方法，其中 CNN 和 PointNet 网络分别处理图像和点云数据，再由新型融合网络将二者输出结合起来预测多个 3D 框及其置信度，相比现有方法在 KITTI 和 SUN-RGBD 数据集上实现更好的检测结果且无需特定模型调整。

    Nov, 2017

  • Complexer-YOLO：基于语义点云的实时 3D 目标检测和跟踪

    本文提出了一种融合神经网络、视觉语义分割、在自主驾驶场景下的 3D 目标检测方法，引入了一种名为 SRTs 的快速评估指标，并采用状态优化的多目标特征跟踪机制，实现了高精度和实时性的平衡，并在 KITTI 基准测试中验证了方法的有效性。同时，该方法首次将视觉语义与 3D 目标检测相融合。

    Apr, 2019

  • 基于 RGB-D 数据的三维物体检测的台阶式点云网络

    本文探讨了利用深度学习在 3D 物体检测中，针对使用 RGB-D 数据在室内和室外场景下进行点云识别所面临的挑战以及如何提高效率。通过利用成熟的 2D 物体检测器和先进的 3D 深度学习来提高区域建议与对象本地化的精度，以取得高回收甚至小目标检测的良好性能。在 KITTI 和 SUN RGB-D 3D 检测基准上进行了评估，相比现有技术取得了显著的大幅度升级，并具有实时性能。

    Nov, 2017

  • 重新思考三维物体检测的体素化和分类

    该论文提出了一种解决方案，通过实现快速动态体素化器，以便在快速基于柱体模型中像体素化器在缓慢的基于体素模型中工作一样工作，实现网络推理速度和精度的提高。此外，作者还提出了轻型检测子头模型来分类预测的物体，并过滤出虚假的检测物体，从而显著提高模型的精度，在可忽略的时间和计算成本内。

    Jan, 2023

  • VoxelNet：基于点云的三维物体检测的端到端学习

    VoxelNet 是一种针对点云图像检测的深度网络，可以将点云分割成等间距的三维体素，并通过新引入的体素特征编码层将每组点转换为统一的特征表示，从而生成描述性的体积表示，并连接 RPN 以生成检测。

    Nov, 2017

  • LiDAR R-CNN：一种高效且通用的三维物体检测器

    本文研究基于激光雷达点云的三维检测在自动驾驶的感知系统中的重要性，并提出了 LiDAR R-CNN，这是一种可改进任何现有三维检测器的第二阶段检测器，采用了基于点的方法解决了实时和高精度要求的问题，在实际中具有普适性和优越性能。

    Mar, 2021

  • BirdNet+: LiDAR 鸟瞰图中端对端 3D 物体检测

    本文提出了一种全端到端的三维物体检测框架，可以仅使用 Bird's Eye View 图像自动推断取向的三维包围盒，并且该方法在 KITTI 三维物体检测基准中超出了现有方法的性能并获得了最佳结果。

    Mar, 2020