Jul, 2024

稳定的三维物体检测

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TL;DR在自动驾驶领域中，本论文提出了稳定性指数（SI）作为评估三维物体检测器稳定性的新指标，并引入了预测一致性学习（PCL）作为一种训练策略来提高模型的稳定性。实验结果表明，PCL 方法使得基于 CenterPoint 的车辆类别三维物体检测的 SI 值达到 86.00，超过了基准值 5.48，希望本论文能成为三维物体检测领域中这一重要问题的可靠基准，并引起学术界的关注。
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发现论文，激发创造
  • 使用 IoGT 和距离度量方法提高自动驾驶中 3D 物体检测器的安全性

    通过结合 IoGT 指标和距离比率，该论文提出了一种直接的安全度量，特别适用于自动驾驶场景下的三维物体检测器，并将 IoGT 改进为常用精度导向的损失函数，实验证明使用该损失函数训练的目标检测器显著降低了不安全预测率，同时保持良好性能和稳定性。

    Sep, 2022

  • 自动驾驶中 3D 物体检测的离线评估

    在本研究中，我们通过对 16 种物体检测模型在 CARLA 模拟器上的大量实验，首次实证评估了不同检测指标对驾驶性能的预测能力。我们发现 nuScenes 检测得分与驾驶性能的相关性高于广泛采用的平均精度指标，并呼吁谨慎依赖新兴的以规划为中心的指标类别。

    Aug, 2023

  • 自动驾驶中的鲁棒性感知 3D 物体检测：综述与展望

    在现代自动驾驶领域中，感知系统是不可或缺的，它可以准确评估周围环境的状态，从而实现知情预测和规划。本研究重点研究了感知系统的鲁棒性、准确性和延迟性在实际情况下的评估，通过对基于摄像头、LiDAR 和多模态的 3D 物体检测算法进行全面评估，特别是在 KITTI-C 和 nuScenes-C 等数据集上进行公平比较，发现多模态的 3D 检测方法表现出更强的鲁棒性，并引入了一个新的分类系统以提高文献的清晰度。本调查旨在为当前三维物体检测算法在实际应用中的能力和限制提供更实用的视角，从而引导未来的研究朝向鲁棒性为中心的发展。

    Jan, 2024

  • 自动驾驶中三维物体检测对常见破坏的鲁棒性基准测试

    本研究旨在设计公共数据集，并建立三种耐受性基准 (KITTI-C、nuScenes-C 和 Waymo-C) 来检验 27 种常见情况下的真实世界杂质对三维物体检测模型的鲁棒性，结果发现基于雷达与相机融合的模型具有更好的鲁棒性。

    Mar, 2023

  • Complexer-YOLO：基于语义点云的实时 3D 目标检测和跟踪

    本文提出了一种融合神经网络、视觉语义分割、在自主驾驶场景下的 3D 目标检测方法，引入了一种名为 SRTs 的快速评估指标，并采用状态优化的多目标特征跟踪机制，实现了高精度和实时性的平衡，并在 KITTI 基准测试中验证了方法的有效性。同时，该方法首次将视觉语义与 3D 目标检测相融合。

    Apr, 2019

  • 自主驾驶的多传感器三维物体框细化

    本文提出了一种在自动驾驶背景下具有多传感器优化的三维目标检测系统，其中单眼相机可以作为二维目标提议和初步三维边界框预测，而立体相机和 LiDAR 则被视为自适应插件传感器以优化 3D 边界框本地化性能。

    Sep, 2019

  • 通过扩散模型获取六自由度稳定场

    核心能力是机器人操控对于在杂乱环境中进行物体的稳定放置的推理，6-DoFusion 是一个生成模型，能够生成给定场景的稳定配置的物体的 3D 姿势，并在不同的物体放置和堆叠任务上进行了评估。

    Oct, 2023

  • 使用以规划者为中心的度量方法学习评估感知模型

    本研究提出了一种面向自动驾驶的三维物体检测的原则性指标，可以测量检测结果对车辆驾驶的影响，该指标可以考虑除 “零误报” 和 “零漏报” 之外的其他因素比如目标与车辆的距离和速度，从而代表了一种新的衡量标准。

    Apr, 2020

  • Object-Centric Stereo Matching for 3D Object Detection

    研究采用一种新型 2D 框和以物体为中心的立体匹配方法，通过测量目标物体的视差来解决当前立体匹配网络固有的偏差问题，从而实现自主驾驶中的 3D 对象检测。

    Sep, 2019

  • 3D 多目标跟踪：基线和新的评估指标

    该论文提出了一个简单实时的 3D 多目标跟踪系统，使用 3D Kalman 滤波器和匈牙利算法进行状态估计和数据关联，并提出了新的 3D MOT 评估工具和新的评估指标，可在 KITTI 和 nuScenes 数据集上获得最先进的性能和最快的速度。

    Jul, 2019