Nov, 2023

PillarNeSt: 基于主干网络扩展和预训练的基于柱状体的三维物体检测

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TL;DR本研究论文展示了 2D 背骨缩放和预训练对基于 pillar 的三维物体探测器的有效性，通过引入在大规模图像数据集上预训练的密集 ConvNet 作为 pillar-based 探测器的 2D 背骨，基于模型大小自适应设计的 ConvNets 可根据点云的特征（如稀疏性和不规则性）发挥其在点云领域的扩展能力，我们提出的 PillarNeSt 在 nuScenes 和 Argoversev2 数据集上远远超过现有的 3D 物体探测器。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • PillarNeXt：通过引入 Voxel2Pillar 特征编码和提取多尺度特征改进 3D 检测器

    提出的 PillarNeXt 方案利用多线 LiDAR 和基于点云的三维探测器，在自动驾驶中提取多尺度特征，并通过特征编码、骨干网络和网络结构改进来优化性能。

    May, 2024

  • 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

  • 选取 PointPillars 主干类型以实现快速准确的 LiDAR 物体检测

    本研究探讨了深度卷积神经网络背骨选择对于基于 LiDAR 传感器数据的 3D 目标检测精度和计算速度的影响，测试了 10 种不同的卷积神经网络架构，并在保证检测效率（以 mAP 度量）的前提下，显著提高 LiDAR 点云中 3D 物体检测速度。

    Sep, 2022

  • 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

  • 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

  • PonderV2：铺设通向通用预训练范式的 3D 基础模型之路

    通过可微分神经渲染，我们提出了一个新的通用方法来学习点云表示，实现了 3D 和 2D 之间的无缝集成，并在室内和室外场景中的多个任务中实现了卓越的性能和持续改进。

    Oct, 2023

  • 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

  • 利用尺度不变和特征重新加权网络进行三维物体检测

    本文介绍了一种新型网络架构，利用前视图像和视锥形点云生成三维检测结果，使用 PointSIFT 模块和 SENet 模块来提高三维分割的性能和有效地估计三维边界框，实验结果表明该方法在使用高度稀疏的点云时比现有方法表现更优，广泛应用于室内和室外的实际场景中的三维物体检测。

    Jan, 2019

  • PSA-Det3D: 用于 3D 物体检测的支柱集抽象

    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。

    Oct, 2022