Aug, 2023

PV-SSD：基于投影和体素的双分支单阶段三维目标检测器

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TL;DR该论文介绍了一种基于体元和投影双分支特征提取的 3D 目标检测器，以解决信息丢失的问题。通过融合具有丰富局部语义信息的体元特征和投影特征，该方法在特征提取阶段减少了由投影引起的局部信息丢失，并在比较实验中取得了良好的性能。
lidar-based 3d object detectionclassificationinformation loss3d object detectorfeature extraction
发现论文，激发创造
  • 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

  • PVT-SSD：使用点 - 体素变换的单级三维物体探测器

    本论文提供了一种新型的点块 Transformer 用于单级三维检测 (PVT-SSD), 其使用基于体素的稀疏卷积进行有效的特征编码，并从体素中以便宜的方式获取长距离上下文，同时从点中获取准确的位置并通过引入依赖于输入的查询初始化模块关联这两种不同的表示。进一步地，通过设计 Virtual Range Image 模块，该方法能够快速找到参考点的邻近点。该方法在几个自动驾驶基准测试中得到了验证，表明其有效性和高效性。

    May, 2023

  • MS23D：一种使用多尺度语义特征点构建 3D 特征层的三维目标检测方法

    MS$^{2}$3D 是一个两阶段的三维检测框架，利用小尺寸的体素提取细粒度的局部特征和大尺寸的体素捕捉长程局部特征，通过多尺度语义特征点构建三维特征层并计算特征点与目标质心的偏移，以提高特征聚合的效率，在 KITTI 数据集和 ONCE 数据集上验证了该方法的有效性。

    Aug, 2023

  • 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

  • SDVRF：面向多模态三维目标检测的稀疏到密集体素区域融合

    自动驾驶认知任务利用多模态处理器已成为趋势，该文章提出了 Voxel Region 和 Sparse-to-Dense Voxel Region Fusion，该方法增加了像素图像信息，提取了更丰富的特征，提高了不同基线的性能。

    Apr, 2023

  • HVPR: 单级 3D 物体检测的混合体素 - 点表示

    本文提出了一种新的单级三维检测方法 HVPR，它将点云的体素特征与点特征有效且高效地集成到一个伪图像的混合三维表示中，从而实现了三维对象的定位。同时，我们提出了一种 Attentive Multi-scale Feature Module（AMFM），用于考虑点云的稀疏和不规则分布，以提取具有尺度感知的特征，并在 KITTI 数据集上验证了我们方法的有效性和效率。

    Apr, 2021

  • 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

  • LiDAR 点云 3D 物体检测的端到端多视角融合

    本文提出了一种新颖的多视角融合算法 (MVF)，它能够从鸟瞰视角和透视视角有效地学习利用互补信息，其中采用了动态体素化方法。在 Waymo 开放数据集和 KITTI 数据集上的评估表明，MVF 模型显著提高了检测精度。

    Oct, 2019

  • STD: 稀疏到稠密的点云三维物体检测器

    通过 KTTI 数据集，我们使用 STD 模型实现了一个高效的两阶段 3D 目标检测方法，包括 bottom-up 的提议生成和 IoU 的边框预测，出色地表现在较难的设置中。

    Jul, 2019

  • 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