Jul, 2020

基于动态信息建模的自动驾驶 3D 物体检测

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TL;DR提出了一种动态信息建模的新型三维物体检测框架，通过 InfoFocus 适应性地优化点云密度信息，实现在 nuScenes 检测基准集上 31 FPS 的实时性及 9.0% mAP 的最先进性能。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 可学习通信的自动驾驶系统协同式三维物体检测

    本文提出一种新的协同三维物体检测框架，通过利用空间分布式传感器所提供的信息来辅助自动驾驶系统中的感知精度，同时避免因事先的通信方案导致通信拥堵和 / 或性能受限的问题。通过两个复杂的驾驶场景的实验结果和带宽使用分析，证明了该方法可以在各种检测困难情况下节省通信和计算成本，并显著提高检测性能。

    May, 2022

  • 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

  • Voxel-FPN：在点云中多尺度体素特征聚合的三维物体检测

    本研究提出了一种基于 LIDAR 传感器的一阶段 3D 目标检测器，该检测器在从点数据中提取特征上表现出更好的性能，并在 KITTI-3D 基准测试中表现优异，其速度和准确性在实际场景中具有实际应用价值。

    Jun, 2019

  • 自动驾驶的 3D 物体检测综述

    本文旨在填补 3D 对象检测在自动驾驶中的知识空白，综述了相关领域的传感器、数据集、性能度量以及最新的检测方法，分析了其优劣，并进行了定量比较和案例研究，最后总结了研究成果和未来发展方向。

    Jun, 2021

  • 动态图形识别 3D 物体的 DGCNN 算法

    提出了一种在点云中基于消息传递和动态图形的 3D 物体检测架构，通过一种针对 3D 检测任务的集合到集合的蒸馏方法来简化知识蒸馏，实现了自动驾驶基准测试的最先进性能。

    Oct, 2021

  • 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

  • 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

  • 多帧到单帧：用于三维物体检测的知识蒸馏

    本文提出了一种通过知识蒸馏实现基于点云进行三维物体检测的方法，该方法通过两阶段的训练流程，使得在测试时基于低质量数据的模型性能得到提升。

    Sep, 2020

  • VoxelNextFusion：一个简单、统一且有效的多模态三维物体检测体素融合框架

    VoxelNextFusion 是一种多模态的三维物体检测框架，通过有效地融合稀疏点云和密集图像之间的信息，解决了现有基于体素方法在稀疏和密集特征融合上的问题，从而在 KITTI 和 nuScenes 数据集上实现了 3D 物体检测的显著改进。

    Jan, 2024