CVPRApr, 2020

Disp R-CNN: 通过形状先验引导实例视差估计的立体三维物体检测

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TL;DRDisp R-CNN 是一种用于从立体图像中检测 3D 物体的新型系统，采用实例视差估计网络（iDispNet）实现对感兴趣区域像素的视差预测，以及利用统计形状模型生成密集视差伪地面真值，使其在缺乏 LiDAR 地面真值的情况下，具有出色的平均精度，较之前的最先进方法提高了 20%。
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发现论文，激发创造
  • Shift R-CNN：使用闭合形式几何约束的深度单目三维目标检测

    Shift R-CNN 是一种用于单目 3D 物体检测的混合模型，结合了深度学习和几何优势，利用几何约束的深度学习方法在 KITTI 3D Object Detection Benchmark 上取得了最佳结果。

    May, 2019

  • 基于 Stereo R-CNN 的自动驾驶三维物体检测

    提出了一种基于稀疏和稠密、语义和几何信息的 3D 目标检测方法，名为 Stereo R-CNN，在自动驾驶领域表现优异，无需 3D 位置监督，与现有的基于图像的全监督方法相比，性能更好，实验表明在 KITTI 数据集上，其在 3D 检测和 3D 定位任务中超过现有的基于立体视觉的方法约 30% 的 AP。

    Feb, 2019

  • 使用立体图像生成三维物体建议，实现准确的物体分类检测

    本文利用立体图像对 3D 目标进行检测，通过能量函数优化，使用 CNN 进行目标检测和姿态估计，实现在 KITTI 测试中的最佳表现，并应用 LIDAR 信息进一步优化检测结果。

    Aug, 2016

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    本研究提出了一种基于几何关系的 monocular 三维物体检测方法，通过单独的三维区域建议网络和深度感知卷积层，能够有效地改善基于图像的三维物体检测在自动驾驶领域中的表现。在 KITTI 数据集上，与其他之前的方法相比，M3D-RPN 方法在单眼三维物体检测和俯视图检测任务中都表现出显著的性能提升。

    Jul, 2019

  • Object-Centric Stereo Matching for 3D Object Detection

    研究采用一种新型 2D 框和以物体为中心的立体匹配方法，通过测量目标物体的视差来解决当前立体匹配网络固有的偏差问题，从而实现自主驾驶中的 3D 对象检测。

    Sep, 2019

  • 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

  • 单目三维物体检测分离

    该研究提出了一种通过单个 RGB 图像实现单目 3D 物体检测的方法，采用新颖的去耦合转换来实现 2D 和 3D 检测损失，以及一种新颖的自监督置信度分数来实现 3D 边界框。该方法通过隔离参数组对给定损失的贡献来解决了复杂互动参数存在的问题。同时，作者还通过改善 2D 检测结果的有符号交并比驱动损失来应用了损失去耦合。通过基于 KITTI3D 和 nuScenes 数据集的广泛实验评估和消融研究，该方法在车类别目标检测方面实现了新的最优成果。

    May, 2019

  • 通过 3D 到 2D 查询从多视角图像中进行 3D 物体检测

    提出了一种基于多摄像头的 3D 对象检测框架，使用基于上下文注意力的网络，直接在 3D 空间中进行边界框的预测，实现了全球最佳性能。

    Oct, 2021

  • 自监督的单目可微渲染用于 3D 物体检测

    本研究提出了一种基于自监督的方法，利用强形状先验和二维实例掩模来重建带纹理的三维物体并进行姿态估计，通过可微分渲染和先前预训练的单目深度估计网络推断图像中每个物体的三维位置和网格信息，实验结果表明本方法有效地利用嘈杂的单目深度和可微分渲染来代替昂贵的 3D 地面真值标签或激光雷达信息。

    Sep, 2020

  • 自主驾驶中单目 3D 物体检测的伪立体方法

    通过提出一个伪立体式的三维检测框架，包括三种新颖的虚拟视图生成方法和基于视差动态卷积的特征滤波，从单张图片中进行三维物体检测，该方法在 KITTI-3D 基准测试中获得了车辆、行人和骑行者三个类别的第一名。

    Mar, 2022