May, 2020

自动驾驶中的激光雷达点云深度学习综述

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TL;DR该论文系统地回顾了现有的深度学习体系结构在 LiDAR 点云中的应用，包括用于自动驾驶的特定任务如分割、检测和分类，并总结了近五年来超过 140 个重要贡献，包括 3D 深度架构、3D 语义分割、目标检测和分类方面的深度学习应用以及特定的数据集、评估指标和最新的性能。最终，我们总结了剩余的挑战和未来研究方向。
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发现论文，激发创造
  • 3D 点云的深度学习：概述

    本文综述了近期 point cloud learning 领域深度学习方法在 3D 形状分类、3D 物体检测与跟踪、3D 点云分割三大任务中的最新进展及其对公共数据集的比较结果，并提出了可启发未来研究的深刻见解和方向。

    Dec, 2019

  • 自动驾驶中图像与点云融合的深度学习技术综述

    该论文着眼于深度学习在相机 - LiDAR 融合数据处理中的应用，对深度补全、物体检测、语义分割、跟踪和在线跨传感器校准等方面的方法进行了深入评估和比较。该研究提出了当前学术研究与实际应用之间存在的差距和未被重视的挑战，并提出了有前途的研究方向。

    Apr, 2020

  • 深度学习技术在三维点云分类和语义分割中的综述

    本研究综述了深度学习在点云处理中的最新进展、挑战和潜在研究方向，重点关注点云分析中的 3D 形状分类和语义分割两个主要任务。

    May, 2024

  • 深度学习技术在三维感知数据分类中的综述

    本文综述了当前处理非结构化欧几里得数据的深度学习架构，并提供了自动理解和分类三维感测数据的算法需求和未来研究价值的文献支持。

    Jul, 2019

  • 自动驾驶中的三维物体检测与跟踪的深度学习方法：简要综述

    自动驾驶中的目标检测和跟踪是重要且基础的任务，旨在在场景中识别和定位预定义类别的对象。这篇论文展示了最近在深度学习方法中对于 3D 目标检测和跟踪的研究进展，以帮助更好地了解该领域的现状。

    Nov, 2023

  • 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

  • 基于深度学习的三维点云分类：系统调查与展望

    该论文介绍了点云的获取、特点和挑战，回顾了点云分类的 3D 数据表示、存储格式和常用数据集，总结了基于深度学习的点云分类方法，并对最新研究进展进行了补充，对主要方法的性能进行了比较和分析，并讨论了点云分类面临的一些挑战和未来方向。

    Nov, 2023

  • 基于深度学习的三维实例与语义分割：一份综述

    该研究主要讨论了基于深度学习的三维分割在点云数据处理中的应用，并评估了不同分割算法对不同数据集的竞争力以及最常使用的处理流程、其优势、限制、未来研究方向等。

    Jun, 2024

  • 一种 LiDAR 点云生成器：从虚拟世界到自主驾驶

    本文提出了一个从电脑游戏中快速生成带有准确点级别标签的点云的框架，可用于深度学习算法的训练和神经网络的鲁棒性测试并提出了自动标定方法，实验表明将生成的合成数据与训练数据集相结合可显著提高点云分割的准确性 (+9%)，通过从用户配置场景的点云进行神经网络的测试和重新训练，可以修复神经网络的弱点 / 盲点。

    Mar, 2018

  • 激光雷达标注就是您所需的

    通过使用卷积神经网络和激光雷达数据，本研究旨在提高图像分割的效率，特别是在自动驾驶系统中的道路表面分割任务中，通过减少标注工作量并在不降低分割质量的情况下训练图像分割模型。

    Nov, 2023