Jan, 2023

重新思考三维物体检测的体素化和分类

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • VoxelNet：基于点云的三维物体检测的端到端学习

    VoxelNet 是一种针对点云图像检测的深度网络，可以将点云分割成等间距的三维体素，并通过新引入的体素特征编码层将每组点转换为统一的特征表示，从而生成描述性的体积表示，并连接 RPN 以生成检测。

    Nov, 2017

  • 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

  • VR3Dense: 用于三维物体检测和单目密集深度重建的体素表示学习

    介绍了一种联合训练 3D 目标检测和单目稠密深度重建神经网络的方法，通过 LiDAR 点云和单个 RGB 图像生成物体姿态预测和密集重建深度，其中 LiDAR 点云被转换为一组体素并使用 3D 卷积层提取特征，通过另一个 2D 卷积神经网络提取相应的 RGB 图像特征，并使用这些组合特征来预测密集深度图。

    Apr, 2021

  • 基于体素的单图像多物体三维检测和重建

    该研究提出了一种基于 3D 体素特征的中心点检测方法，其中包括一个有效的粗细重建模块，可从单个 2D 图像中检测和重建多个物体的 3D 位置和形状。

    Nov, 2021

  • VPFNet：基于体素像素融合的多类三维物体检测网络

    本论文提出了一种基于深度学习的融合多类三维物体检测网络，使用 Voxel-Pixel 融合层将激光雷达和相机传感器数据流进行联合，此方法在 KITTI 基准测试中表现优异，排名第一。

    Nov, 2021

  • LiDAR 3D 物体检测中的点密度感知体素

    提出了一种基于点密度感知的体素网络（PDV）方法，通过使用核密度估计和具有点密度位置编码的自注意力，通过聚合体素特征来解决 LiDAR 的点密度变化对 3D 物体检测精度的影响。实验结果表明，PDV 在 Waymo 开放数据集上优于所有最先进的方法，在 KITTI 数据集上取得了竞争性的结果。

    Mar, 2022

  • 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

  • 使用 RGB-D 或 深度图像的锥体 VoxNet 3D 物体检测

    本文介绍了一种基于 3D 点云的新型 RGB-D 物体检测系统，其中，我们使用体素化技术来提高对象的分辨率，并使用管道技术提高效率，在 SUN RGB-D 数据集上实现了与最先进技术相当的检测结果，并取得了 2 倍的加速效果。

    Oct, 2019

  • OCM3D：基于物体的单目三维物体检测

    本文提出了一种适用于单目三维目标检测的新型基于物体的体素表示法，能够有效地组织噪点云在体素网格内，并能够精确定位对象在三维空间中的位置。通过考虑三维物体与相关二维框之间的关系，我们将单目三维目标检测中的置信度机制进行了分解，并在 KITTI 数据集上进行了评估，性能显著优于现有技术。

    Apr, 2021