Jun, 2024

SparseDet: 一种简单而有效的基于全稀疏 LiDAR 的 3D 物体检测框架

PDF
TL;DR提出了一种基于稀疏查询的 SparseDet 稀疏三维物体检测方法，通过局部多尺度特征聚合模块和全局特征聚合模块，完整地捕捉了上下文信息，提高了代理物体表达能力。实验结果在 nuScenes 和 KITTI 上验证了该方法的有效性。
lidar-based sparse 3d object detectioncomputational efficiencycontextual informationfeature aggregationsparsedet
发现论文，激发创造
  • SparseDet：朝向端到端的 3D 物体检测

    本文提出了 SparseDet 这一端到端的基于点云的三维物体检测算法，通过固定数量的可学习建议来代表潜在候选框，并使用堆叠的 transformers 直接进行三维物体的分类和定位，且无需后处理步骤，相比传统方法具有更高的效率和准确率。

    Jun, 2022

  • VoxelNeXt：3D 物体检测与跟踪的全稀疏 VoxelNet

    本文提出了一种名为 VoxelNext 的基于稀疏体素特征的完全稀疏 3D 目标检测方法，通过少量的推断即可检测和跟踪 3D 目标，它具有良好的速度 - 精度折衷，且不需后续的稀疏转密集转换或 NMS 后处理。实验证明，该方法能够在 nuScenes、Waymo 和 Argoverse2 基准上显著提高检测效果。

    Mar, 2023

  • 3D 物体检测的全稀疏融合

    本文研究如何在全稀疏架构中有效利用图像模态，并利用实例查询将 2D 实例分割与 3D 实例分割部分并行集成到 LiDAR 侧，从而实现了统一的基于查询的 2D 和 3D 融合框架，同时保持全稀疏特性。广泛的实验证明了在广泛使用的 nuScenes 数据集和长距离 Argoverse 2 数据集上的最先进性能。值得注意的是，所提出的方法在长距离 LiDAR 感知设置下的推理速度比其他最先进的多模式 3D 检测方法快 2.7 倍。

    Apr, 2023

  • 全稀疏三维物体检测

    通过稀疏编码器与稀疏实例识别（SIR）模块，提出了一种全稀疏三维目标检测器（FSD），该方法可以在自动驾驶的远距离感知任务中实现高效的检测，具有状态 - of-the-art 性能并且比密集对应物快 2.4 倍。

    Jul, 2022

  • SparseLIF：高性能稀疏激光雷达与相机融合的三维目标检测

    稀疏 3D 检测器通过增强两种模态的丰富表示的认知度，如透视先验、RoI 特征采样和不确定性感知融合，来弥合与密集检测器之间的性能差距，在 nuScenes 数据集上实现了领先的性能表现，并且超过所有最先进的 3D 对象检测器。

    Mar, 2024

  • SAFDNet：一种简单有效的全稀疏 3D 物体检测网络

    通过设计自适应特征扩散策略，提出了一种用于完全稀疏的三维目标检测的高效架构 SAFDNet，并在长距离检测场景中证明了其有效性。

    Mar, 2024

  • 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

  • 3D 物体检测的稀疏稠密融合

    本文提出 Sparse Dense Fusion（SDF）框架，通过 Transformer 融合了稀疏融合和密集融合模块，同时丰富了语义纹理和利用了空间结构信息，相比基线提高了 4.3% 的 mAP 和 2.5% 的 NDS，在 nuScenes 基准测试中排名第一。

    Apr, 2023

  • 稀疏融合稠密：基于深度补全的高质量 3D 检测

    本文提出了一种基于 SFD 框架的多模态方法，采用由深度补全生成的伪点云来解决点云稀疏性问题，并提出一种新的 3D RoI 融合策略 3D-GAF 来更好地利用不同类型点云的信息。同时，本文还介绍了通过数据增强等措施让多模态框架利用 LIDAR-only 方法。最后，实验表明本文所提出的方法在 KITTI 3D 目标检测排行榜上获得了最高的入口，证明了其有效性。

    Mar, 2022

  • FADet：一种基于本地突出特征的多传感器三维物体检测网络

    基于多传感器融合和局部特征注意力模块，本文提出了 FADet，一种用于自动驾驶任务的多传感器 3D 检测网络，能够在相机、LiDAR 和雷达输入下的长尾和复杂场景中实现有效的目标检测结果，并在 LiDAR - 相机和雷达 - 相机目标检测任务上达到了最先进的性能。

    May, 2024