Dec, 2020

AMVNet：基于断言的多视角融合网络用于激光雷达语义分割

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TL;DR本文提出了基于断言的多视图融合网络 (AMVNet)，用于 LiDAR 语义分割，通过后期融合聚合各个基于投影的网络的语义特征。在自主车辆等计算和内存资源受限的机器人系统中具有灵活性，实验结果表明，AMVNet 在 SemanticKITTI 和 nuScenes 基准数据集上均取得了最优结果.
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发现论文，激发创造
  • 多视图自适应融合网络用于三维物体检测

    本文提出了一种基于多视角融合的 3D 目标检测网络，结合了激光雷达鸟瞰视角、激光雷达距离视角和相机视角图像，使用注意力机制和额外任务优化点特征和结构信息，有效地实现了多视角特征的适应性融合，该网络在 KITTI 3D 目标检测数据集上的表现令人满意。

    Nov, 2020

  • MVFuseNet: 通过多视角融合 LiDAR 数据，提高端到端对象检测和运动预测的性能

    提出了一种名为 MVFuseNet 的方法，在利用脉冲激光雷达（LiDAR）数据时，通过多视图联合学习以及多尺度特征提取的方式，实现了目标检测和运动预测，取得了最新的技术成果，并且验证了该方法在大范围的自动驾驶数据集上可以很好地拓展并保持实时性能。

    Apr, 2021

  • 基于注意力机制的多模态融合网络用于场景语义补全

    本文提出了一种名为 AMFNet 的端到端三维卷积网络，用于从单视图 RGB-D 图像推断出体积三维场景的占用和语义标签。该网络通过融合 2D 语义分割和 3D 语义完成网络的经验以及空间维度的可靠深度线索，学习同时执行有效的 3D 场景完成和语义分割，验证表明在合成 SUNCG-RGBD 数据集和真实 NYUv2 数据集上都取得了明显的优越性。

    Mar, 2020

  • 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

  • 多视点 PointNet 用于 3D 场景理解

    本文介绍了 MVPNet 模型，该模型使用视图选择和 2D-3D 特征聚合模块将 2D 多视图图像特征汇集到 3D 点云中，并使用基于点的网络将 3D 规范空间中的特征融合以预测 3D 语义标签。该方法在 3D 语义分割任务上，优于以前的点云方法，并且训练速度比稀疏体素方法的大型网络快得多。

    Sep, 2019

  • MAVNet：面向 MAV 任务的有效语义分割微型网络

    本研究提出了一个小型、轻量级的深度神经网络 MAVNet，用于实时语义分割图像，可用于空中监视和检查任务，并提出了两个新颖的数据集来验证算法，并实现了离线和在线实验。

    Apr, 2019

  • RPVNet：一种基于深度和效率的点云激光雷达范围 - 点 - 体素融合网络，用于点云分割

    提出了一种基于点云、体素和全景图形的融合网络 (RPVNet) 来进行细粒度分割定位任务，在深度融合框架中，利用多个互补图形视角之间的信息交互，采用门控融合模块，提出了高效的 RPV 交互机制，并在两个大规模数据集 SemanticKITTI 和 nuScenes 上展示了该方法的先进性。该方法目前在 SemanticKITTI 排行榜上排名第一，没有任何额外技巧。

    Mar, 2021

  • (AF) 2-S3Net: 基于自适应特征选择的注意力特征融合稀疏语义分割网络

    本文介绍了一种基于 AF2-S3Net 的端到端编解码 CNN 网络，用于 3D LiDAR 语义分割，并在大规模 SemanticKITTI 基准测试上展示了其优越性能。

    Feb, 2021

  • 3DMV：三维多视角联合预测在三维语义场景分割中的应用

    提出了一种名为 3DMV 的新型方法，使用联合 3D - 多视图预测网络对室内环境中 RGB-D 扫描进行三维语义场景分割。通过将 RGB 和几何特征相结合，并以一个可微的 backprojection 层将其映射到三维网格中，这种联合二维 - 三维架构实现了比现有基线方法显著更好的结果。

    Mar, 2018

  • 自动驾驶中多视角传感器数据融合提升感知和预测

    本文提出了一种利用多视角 LiDAR 返回和摄像头图像的终端到终端物体检测和轨迹预测方法，使用 Bird's-Eye View (BEV) 网络的状态 -of-the-art 融合历史 LiDAR 数据和高清地图的体素化特征来执行检测和预测任务。在此基础上，我们使用 LiDAR Range-View （RV）功能扩展了此模型，使用 LiDAR 原始信息的非量化表示。RV 特征图被投影到 BEV 中，并与计算自 LiDAR 和高清地图的 BEV 特征融合。最终输出检测和轨迹，这是一个单一的可训练终端到终端网络。在实际的无人驾驶车辆数据和公共 nuScenes 数据集上，所提出的多视角融合方法的表现都优于最先进的技术，并且增加了较少的计算成本。

    Aug, 2020