Oct, 2022

PSA-Det3D: 用于 3D 物体检测的支柱集抽象

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TL;DR本文提出了基于柱状集合抽象（PSA）和前景点补偿（FPC）的 PSA-Det3D 点检测网络，以解决 3D 点云中小物体检测的困难问题，并在 KITTI 3D 检测基准上进行了实验验证。
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发现论文，激发创造
  • PillarNeXt: 针对 LiDAR 点云的 3D 物体检测重新思考网络设计

    本文提出了基于 pillar 的算法模型在 LiDAR 3D 目标检测中的效果以及在架构和训练等方面的现代化设计，通过扩大感受野等方法取得了显著提升，在 Waymo 开放数据集和 nuScenes 数据集上实现了最优性能。

    May, 2023

  • PillarNet: 基于柱状物的实时高性能三维物体检测

    本文针对自动驾驶中实时、高性能三维物体检测的问题，提出了基于支柱的检测器 PillarNet。与现有的点云和三维卷积方法不同，PillarNet 仅使用 2D 卷积且具有高效灵活等特点，经过大规模数据集测试表明比现有方法有更好的效果和性能。

    May, 2022

  • 基于柱状物的自动驾驶目标检测

    本篇论文提出了一种适用于自动驾驶的简单灵活的物体检测框架，该框架基于车载点云数据的稀疏性质，通过柱状体进行多视角特征学习来解决过去方法因锚点不平衡带来的问题，采用一种新的适配柱状体的映射模块实现更精准的检测，而且该算法还避免了过去方法中涉及超参数搜索的问题，较大地提高了 3D 物体检测的准确率。

    Jul, 2020

  • PillarTrack: 基于柱的 Transformer 网络在点云上的单目标追踪重设计

    我们提出了一种基于 pillar 的 3D 单物体跟踪框架 PillarTrack，通过将稀疏的点云转化为稠密的 pillar 来保留本地和全局几何特征，并引入了一种金字塔型编码 pillar 特征编码器（PE-PFE）设计以提高每个 pillar 的特征表示，并从模态差异的角度介绍了一种高效的基于 Transformer 的骨干网络。通过在 KITTI 和 nuScenes 数据集上进行广泛实验，我们的方法表现卓越，并实现了实时跟踪速度。我们希望我们的工作能够鼓励社区重新思考现有的 3D 单物体跟踪器设计。

    Apr, 2024

  • PillarAcc：边缘设备上用于实时点云 3D 物体检测的稀疏 PointPillars 加速器

    本研究提出了一种具有开创性的算法硬件协同设计，利用 PointPillars 编码的稀疏性加速 3D 目标检测网络的处理，达到了极高的节能与速度。

    May, 2023

  • PillarGrid: 面向车载 - 路侧 LiDAR 的基于深度学习的协同感知 3D 物体检测

    提出了在自动驾驶中利用多雷达协同感知的 PillarGrid 方法，包括点云预处理、柱体分割、多传感器特征融合、基于 CNN 的物体检测等阶段，实验证明该方法能够显著提高 3D 物体检测的精度和范围。

    Mar, 2022

  • 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

  • DSPDet3D：面向 3D 小目标检测的动态空间修剪

    本文介绍了一种名为 DSPDet3D 的高分辨率多层检测器，通过动态空间修剪和迭代上采样从大到小检测物体，实现了在小物体检测方面的高准确性和计算效率优化。

    May, 2023

  • PointPillars: 基于点云的目标检测快速编码器

    本篇论文介绍了一种新型编码器 PointPillars，该编码器可以将点云转为适合下游检测通道的格式，可应用于众多机器人应用中的物体检测，证明其在速度和准确性上都优于现有编码器，可优化无人驾驶等应用领域。

    Dec, 2018

  • 不是所有点都相同：学习针对 3D LiDAR 点云的高效点检测器

    本文提出了一种高效的基于点云的 3D 检测器 IA-SSD，利用可学习的面向任务的实例感知下采样策略分层选择感兴趣物体的前景点，进一步估计精确的实例中心，并采用仅编码器架构实现。大规模检测基准测试表明，该模型具有卓越的速度性能，能够以 80 个以上的速度在 KITTI 数据集上进行实时检测。

    Mar, 2022