CVPRDec, 2020

3DIoUMatch: 利用 IoU 预测实现半监督 3D 物体检测

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TL;DR本研究提出了一种基于半监督学习的 3D 目标检测方法，通过教师 - 学生的互相学习机制传播信息，结合置信度过滤和 3D IoU 定位度量，实现了在室内外场景下进行更有效、精确的目标检测，提升了现有方法的表现。
3d object detectionsemi-supervised learningteacher-student learningconfidence-based filteringlocalization metric
发现论文，激发创造
  • DQS3D：密集匹配的量化感知半监督三维检测

    本研究钻研的半监督三维物体检测问题，在考虑到在杂乱的三维室内场景中进行标注所需要的成本极高的情况下，我们采用了自学习的强健和原则性框架，提供了第一种半监督三维检测算法，该算法单阶段运作并允许稠密的训练信号，解决了多阶段流水线以及离散化 quantization 误差等问题。

    Apr, 2023

  • 单阶段三维物体检测中基于 IoU 的优化的再思考

    本文提出一种新的旋转解耦 IoU (RDIoU) 方法，通过将旋转变量作为独立项来简化回归参数的复杂交互，并在回归和分类分支中应用 RDIoU，从而可以提高单级 3D 目标检测的准确性和稳定性，并在 KITTI 和 Waymo 开放数据集的广泛实验中验证，此方法可以带来相当大的改进。

    Jul, 2022

  • 可靠学生：解决半监督三维物体检测中的噪声

    通过两种互补方法减轻误差，可改进仅有有限标记数据的半监督三维物体检测，在 KITTI 3D 物体检测基准上的实验表明，通过可靠的学生框架，我们在不同标记比例下显著提高了行人和骑车人类的平均精度。

    Apr, 2024

  • DetMatch：联合二维与三维半监督目标检测中两位教师优于一位

    本文提出了一个灵活的框架 DetMatch，用于 2D 和 3D 模态的联合半监督学习，通过识别两个传感器检测到的对象，生成更干净、更健壮的伪标签，进一步利用 RGB 图像的更丰富的语义来矫正不正确的 3D 类别预测。该方法在 KITTI 和 Waymo 数据集上取得了比强大的半监督学习方法更好的效果。

    Mar, 2022

  • 3D IoU-Net: 基于 IoU 的点云三维物体检测器

    提出了一种在 3D 物体检测中通过 IoU 预测来解决 NMS 中准确性问题的方法，使用了 3D IoU-Net 进行特征学习和准确性预测，并通过 Corner Geometry Encoding 和 Attentive Corner Aggregation 模块提取几何信息并实现对预测角度的不变性，实验结果表明，该方法在 KITTI car detection benchmark 上达到了最先进水平。

    Apr, 2020

  • 伪交并比：改进基于锚点无监督目标检测中标签分配

    本研究提出了 Pseudo-Intersection-over-Union (Pseudo-IoU) 指标，通过将其融入端到端单级别无锚点物体检测框架，可以实现更加标准化和准确的规则分配，从而提高 PASCAL VOC 和 MSCOCO 等常规物体检测基准测试的性能。

    Apr, 2021

  • 多层次视觉引导的弱监督 3D 目标检测

    对于弱监督的三维物体检测任务，本文提出了一种框架来研究如何在无需任何三维标签的情况下利用二维和三维领域之间的约束，通过三种视角的视觉数据建立二维和三维领域之间的关联。实验证明，在无需使用任何三维标签的情况下，该方法在 KITTI 数据集上取得了与最先进方法相媲美的性能。

    Dec, 2023

  • 双视角知识增强的半监督三维物体检测

    我们提出了一种名为 DPKE 的新型双视角知识丰富方法，用于半监督的三维目标检测，通过数据角度和特征角度来丰富有限的训练数据，特别是无标签数据，实验证明 DPKE 在各种标签比例条件下优于现有的最先进方法。

    Jan, 2024

  • RGB-D 数据下可迁移的半监督三维物体检测

    提出了一种可转移的半监督 3D 目标检测模型，通过训练存在强类别和弱类别两个不相交的物体类别集的数据，使用放松重投影损失、Box-to-Point Cloud Fit 网络等技术，从强类别向弱类别传递 3D 信息，并在 SUN-RGBD 和 KITTI 数据集上取得了优异的成果。

    Apr, 2019

  • 使用交并比损失端到端训练的单目 3D 物体检测与盒式拟合

    通过引入 SS3D 方法，成功在单目图像中实现三维物体检测，并通过建模异方差性提高了基准性能。该方法在保持简洁的同时，达到了当前状态下最高的检测精度，是实现自主驾驶等领域高性能检测的可靠框架。

    Jun, 2019