CVPRJun, 2020

Cityscapes 3D: 面向 9 自由度车辆检测的数据集和基准

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TL;DR该研究提出一种基于单目 RGB 图像的三维车辆检测方法，为此创建了 Cityscapes 3D 数据集，包含了所有类型车辆的三维标注信息，使得与基于 lidar 的方法相比具有更高效率和更大范围的标注信息。此外，研究将 2D 实例分割与 3D 包围盒成对提供，以便多任务学习。这对自动驾驶技术有着很重要的意义。
发现论文，激发创造
  • A*3D 数据集：面向复杂环境的自动驾驶

    本文介绍了一份新的挑战性 A*3D 数据集，以满足自动驾驶研究任务在高度多样化的环境中的需求，并采用基于 RGB 图像和 LiDAR 数据的丰富多样的场景、时间和天气情况，其中包括重度遮挡和大量的夜间框架，共包含 39K 帧、7 个类别和 230K 个 3D 对象注释。对 A*3D 数据集进行广泛的 3D 对象检测基准评估，对高密度、白天 / 黑夜等各种属性给出了有趣的见解。

    Sep, 2019

  • 多模态虚拟点 3D 检测

    通过无缝融合 RGB 传感器到 Lidar 的 3D 识别中，我们提出了一个简单而有效的多模态检测器，该方法利用一组 2D 检测生成密集的虚拟 3D 点，能够增强原来稀疏的 3D 点云，实验结果在大规模 nuScenes 数据集上取得了显着的改进，并超过了竞争融合方法。

    Nov, 2021

  • 拥挤城市场景下全方位 3D 多目标检测和跟踪的 H3D 数据集

    提出了一个大规模的全景三维多目标检测和跟踪数据集（H3D），包括 160 个高度互动的交通场景，总共 27,721 帧并提供对应的数据标注；作者还提出了标注方法来加速标注过程并为全方位三维多目标检测和跟踪算法创建基准测试。最终，讨论了算法以及未来研究中可能出现的错误来源。

    Mar, 2019

  • 3DRealCar：一个自然环境中的 RGB-D 汽车数据集，具备 360 度视角

    我们提出了第一个大规模的 3D 真实汽车数据集，名为 3DRealCar，具有高容量、高质量和高多样性的特点，以及可用于改进与汽车相关的各种 2D 和 3D 任务的潜力。

    Jun, 2024

  • 单目三维车辆检测与跟踪

    提出了一种基于单目视觉的 3D 车辆检测和跟踪的在线框架，并利用 3D 车辆坐标信息和深度匹配对数据进行关联，并设计了一个基于 LSTM 的动作学习模块，以进行更准确的长期运动外推。实验结果表明，该跟踪系统可以提供抗干扰性更强的数据关联和跟踪能力，并且在跟踪 30 米内的行驶车辆方面比基于激光雷达的方法表现更好。

    Nov, 2018

  • 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

  • GS3D：面向自动驾驶的高效三维物体检测框架

    本文提出了一种基于单个 RGB 图像的高效三维目标检测框架，旨在从二维图像中提取三维信息并在无点云或立体数据的情况下确定对象的精确三维边界框。该方法利用二维目标检测器提取表面视觉特征，消除使用二维边界框带来的表征歧义问题，并探索了不同的三维边界框细化方法，发现基于质量感知损失的分类式方法具有更好的性能。在 KITTI 基准测试上，该方法优于当前单个 RGB 图像基础的三维目标检测技术水平。

    Mar, 2019

  • 视角到标签：自监督三维物体检测的多视角一致性

    提出了一种基于多视角和弱标签的纯 RGB 序列的自监督 3D 物体检测方法，其在 KITTI 3D 数据集上的性能与使用激光雷达或立体图像的最先进的自监督方法相当。

    May, 2023

  • 每个数据集都很重要：通过联合数据集训练扩展单目三维物体检测

    通过训练一个鲁棒的单目三维物体检测模型，采用包括多样化的三维和二维数据集、有选择地训练不同类别注释的数据集和使用二维标签的伪三维训练方法，我们可以获得具有强大泛化能力和对只有二维标签的新数据集表现出色的模型。

    Oct, 2023

  • CenterLoc3D: 道路监控摄像头的单目三维车辆定位网络

    本文提出了一种针对单目相机的 3D 车辆定位网络 CenterLoc3D，通过解决摄像头标定和使用空间约束嵌入到 CenterLoc3D 的损失函数实现了用于路侧单目摄像头的 3D 车辆定位，同时提出了 SVLD-3D 数据集、标注工具和评估指标。经实验验证，所提出的方法具有高精度和实时性。

    Mar, 2022