Mar, 2024

BEVCar: 融合相机和雷达的纯电动车地图和物体分割

PDF
TL;DR通过将原始雷达数据编码为点云并将图像特征转化到鸟瞰空间中，我们引入了一种名为 BEVCar 的新型方法，用于联合 BEV 对象和地图分割，并且在 nuScenes 数据集上的实验表明，BEVCar 在环境条件复杂和远距离物体分割方面的性能优于现有技术。
semantic scene segmentationbird's-eye-view perspectivemobile robotslidarsradar information
发现论文，激发创造
  • RC-BEVFusion: 雷达 - 摄像机鸟瞰特征融合插件模块

    本研究提出了一种模块化的雷达 - 相机融合网络，其基于 BEV 平面，该网络通过新增设计的雷达编码器分支 BEVFeatureNet 与几种最先进的相机架构相结合，显著提高了 nuScenes 检测分数，是雷达 - 相机融合研究的重要进展。

    May, 2023

  • RCBEVDet: 用于三维物体检测的鸟瞰雷达 - 摄像头融合

    RCBEVDet 是一种在鸟瞰视角下将雷达和相机融合的三维物体检测方法，通过设计 RadarBEVNet 网络进行雷达鸟瞰特征提取，并结合交叉注意力多层融合模块实现自动对齐和融合多模态特征，取得了领先于现有方法的检测结果。

    Mar, 2024

  • BEVFusion: 多任务多传感器融合及其基于统一俯视图的表示

    本研究提出 BEVFusion，这是一种有效和通用的多任务多传感器融合框架，通过在共享的鸟瞰图表示空间中统一多模态特征，从根本上支持不同的 3D 感知任务，并在 nuScenes 上创立了新的技术水平

    May, 2022

  • 视角鸟瞰语义分割的半监督学习

    本文提出了一种新颖的半监督框架，用于通过利用未标记的图像在训练过程中提高视觉鸟瞰（BEV）语义分割的性能，包括使用一致性损失约束模型在语义预测和 BEV 特征上，以及一种名为联合旋转的新颖且有效的数据增强方法，在保持前视图像与 BEV 语义分割之间的几何关系的同时扩充数据集。对 nuScenes 和 Argoverse 数据集进行的大量实验证明了我们的半监督框架可以有效提高预测准确性。据我们所知，这是第一项利用未标记数据改进视觉 BEV 语义分割性能的工作，代码将公开提供。

    Aug, 2023

  • 多视角雷达语义分割

    该研究通过使用汽车雷达等主动传感器，提出了基于端到端可训练模型的多视角分析方法，实现了场景的语义分割，进一步提高自动驾驶的效率和准确性。

    Mar, 2021

  • 自动驾驶中多视角传感器数据融合提升感知和预测

    本文提出了一种利用多视角 LiDAR 返回和摄像头图像的终端到终端物体检测和轨迹预测方法，使用 Bird's-Eye View (BEV) 网络的状态 -of-the-art 融合历史 LiDAR 数据和高清地图的体素化特征来执行检测和预测任务。在此基础上，我们使用 LiDAR Range-View （RV）功能扩展了此模型，使用 LiDAR 原始信息的非量化表示。RV 特征图被投影到 BEV 中，并与计算自 LiDAR 和高清地图的 BEV 特征融合。最终输出检测和轨迹，这是一个单一的可训练终端到终端网络。在实际的无人驾驶车辆数据和公共 nuScenes 数据集上，所提出的多视角融合方法的表现都优于最先进的技术，并且增加了较少的计算成本。

    Aug, 2020

  • 使用几何和语义点云进行鸟瞰图语义分割

    本文介绍了使用车载摄像头拍摄的 RGB 图像进行鸟瞰视角像素级别的物体语义分割的方法，为了解决这个问题，提出了一种新的两阶段感知管道，它明确预测像素深度，并将它们与像素语义结合起来进行有效的推断，同时，使用抽象的高层几何特征进行转移学习，方法能够提高 24% 的 mIoU。

    Jun, 2020

  • LaRa: 多摄像头鸟瞰语义分割的潜在特征与光线

    本文提出了一种基于编码解码器的自主行驶多摄像头车辆语义分割模型 LaRa，使用跨注意力机制将多个传感器的信息聚合成一组紧凑、丰富的潜在表示，进而在 BEV 空间中再次重投影，证明该模型在 nuScenes 上优于之前使用 Transformer 的最佳表现。

    Jun, 2022

  • 基于全景分割引导的 LiDAR 多视角三维物体检测通用框架

    本研究提出了一种利用分割信息指导检测过程的多任务框架，该框架联合执行三维物体检测和全景分割，可利用多视角信息解决每个投影视图的缺陷，并通过前景语义信息和中心密度热力图来提示物体的可能框中心位置。在 nuScenes 数据集上进行的大量实验表明，该方法提供了显著的性能提升，基于单级 CenterPoint 3D 物体检测网络的所提出方法在 nuScenes 3D 检测基准上取得了 67.3 NDS 的最新性能。

    Mar, 2022

  • SG-BEV：卫星导航 BEV 融合用于跨视图语义分割

    该论文介绍了一种用于卫星和街景图像对的细粒度建筑属性分割的新方法，通过引入鸟瞰图方法解决了传统方法中建筑物立面特征获取的局限性，并通过新的卫星引导的投影模块优化了传统方法中特征分布不均匀的问题。该方法在来自多个城市的四个跨视图数据集上取得了显著的改进，与最先进的基于卫星和跨视图的方法相比，平均 mIOU 提高了 10.13% 和 5.21%。

    Apr, 2024