AFDetV2: 重新思考基于点云的物体检测是否需要第二阶段

AAAIDec, 2021

AFDetV2: 重新思考基于点云的物体检测是否需要第二阶段

AFDetV2: Rethinking the Necessity of the Second Stage for Object Detection from Point Clouds

Yihan Hu, Zhuangzhuang Ding, Runzhou Ge, Wenxin Shao, Li Huang...

TL;DR本文介绍了一种名为 AFDetV2 的单级 anchor-free 网络方法在 3D 检测中的应用，并证明其在 Waymo 开放数据集及 nuScenes 数据集上的表现优于以往所有单级和双级 3D 检测方法。该方法在第一阶段中能够准确地回归确定物体位置，无需为此执行第二阶段的调整。

Abstract

There have been two streams in the 3d detection from point clouds: single-stage methods and two-stage methods. While the former is more computationally efficient, the latter usually provides better detection accuracy. By carefully examining the two-stage approaches, we have found that

3d detection single-stage method two-stage method afdetv2 waymo

发现论文，激发创造

AFDet：基于锚点的一阶段三维物体检测

提出了一种名为 AFDet 的基于 CNN 加速器或 GPU 的单阶段检测器，避免了基于锚点的检测方法中后处理复杂且计算代价高、锚点参数调整困难的问题。在 KITTI 和 Waymo 数据集验证集上表现良好。

Jun, 2020

3DSSD：基于点云的三维单级物体检测器

本文提出一种名为 3DSSD 的轻量级且高效的基于点云的三维单级物体检测器，采用了融合采样策略以及候选生成层、无锚点回归头、三维中心性分配策略的结构设计，其精度和速度都表现出很好的平衡，并且在 KITTI 和 nuScenes 数据集上取得了比同类方法显著更好的性能。

Feb, 2020

基于掩码引导注意力的无锚点三维单阶段点云检测器

提出了一种基于稀疏特征图的关注模块的单级无 Anchor 3D 对象检测方法，通过将基于体素的稀疏 3D 特征数据转换为稀疏 2D 特征图，直接从增强和稠密的 2D 特征映射中回归出 3D 边界框，并进一步提出了一种基于 IoU 的检测置信度重新校准方案，最终可用于点云数据的目标检测。

Aug, 2021

Waymo 开放数据集挑战赛 3D 检测和域自适应解决方案第一名

介绍了一种无锚点、无 NMS 的 3D 点云目标检测器，使用对象关键点编码 3D 属性实现端到端检测，利用数据增强和点着色以及投影到相机空间和图像感知信息的附加属性来增强性能，并通过模型集成和 TTA 在 3D 检测和域自适应路线上实现了第一名。

Jun, 2020

S4OD: 单阶段目标检测的半监督学习

本文提出一种动态自适应阈值策略，同时考虑伪标签的质量和数量，并提出一种模块计算单级检测器的伪标签回归不确定性，仅使用来自 COCO 的 10％标记数据，我们的方法在基于锚点和无锚点的检测器（RetinaNet 和 FCOS）上实现了 35.0％AP 和 32.9％。

Apr, 2022

概率两阶段检测

该研究提出了一种概率解释的两阶段物体检测方法，从而建立了一个比两阶段检测器更快更准确的概率两阶段检测器，并通过 C OC O 测试数据验证其性能优越性。

Mar, 2021

远程感知中的设备推理的两阶段检测简化

该论文提出了一种用于两阶段目标检测器的模型简化方法，通过仅使用一个特征提取来减少计算成本，同时通过对 RPN 的得分图应用高通滤波器来弥补精度下降，实验结果显示，在 DOTAv1.5 数据集上我们的方法在计算成本上降低了 61.2%，精度损失不超过 2.1%。

Apr, 2024

对象检测的单次修订神经网络

本文提出了一种新的基于单一射击的检测器 RefineDet，它既具有两阶段方法的高精度，又保持了一阶段方法的高效率。RefineDet 由锚点精炼模块和目标检测模块组成，通过多任务损失函数的训练获得了最高的检测准确率。

Nov, 2017

重新审视一阶段目标检测中的特征对齐

提出了一种 RoIConv 算子和 AlignDet 架构，用于解决单阶段目标检测中 anchor boxes 和卷积特征之间的错位问题，取得了 44.1 的最佳平均精确度。

Aug, 2019

FCOS3D：全卷积单阶段单目三维物体检测

研究了 3D 目标检测中的 2D 检测问题，提出了基于全卷积单级检测器的通用框架 FCOS3D，在不使用 2D 检测或 2D-3D 对应先验的前提下，通过重新定义中心性和将对象分配到不同的特征级别等方式，得到了简单而又高效的解决方案。在 NeurIPS 2020 的 nuScenes 3D 检测挑战赛中，该方法在所有只使用视觉信息的方法中获得第一名。

Apr, 2021