multi-view 3d object detection | BriefGPT

关键词multi-view 3d object detection

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MDHA: 多尺度可变形变压器与混合锚点的多视角三维目标检测
多视角 3D 目标检测是自动驾驶系统的重要组成部分，本文提出了一种名为 MDHA 的稀疏查询框架，使用多视角、多尺度输入构建自适应的 3D 输出提案，通过混合锚点的方式来解决数据集特定初始化和计算效率问题，并成功优于现有基线方法。
PDF11 days ago
M&M3D: 多数据集训练和高效网络用于多视角 3D 目标检测
提出了一种使用相机数据和鸟瞰图的多视角三维物体检测的网络结构，通过域适应和可视数据传输解决了当前的关键挑战。
PDF8 months ago
OCBEV: 基于物体的 BEV Transformer 用于多视角 3D 物体检测
提出了一种新的 Object-Centric query-BEV 检测器 OCBEV 方法，它可以更有效地针对动态场景中移动目标的时间和空间线索。经过在挑战性的 nuScenes 数据集进行广泛实验评估后，该方法取得了最先进的结果，比传统的
PDFa year ago
BEVStereo++：通过动态时间立体视觉，在多视角 3D 物体检测中准确估计深度
提出了一个基于动态时间立体视觉策略的 3D 物体检测框架 BEVStereo++, 并通过使用运动补偿模块和长序列帧融合方法，实现了在 Waymo 和 nuScenes 数据集上的最先进表现 (SOTA)。
PDFa year ago
VoxelFormer：基于双视图注意力的鸟瞰特征生成，用于多视角 3D 物体检测
本文研究了基于 Transformer 的目标检测器在多视角三维物体检测领域的局限性，并从鸟瞰图特征生成的角度提出了新的双视角注意力特征生成方法，将其应用于 BEVFormer 架构中，建立了一种新的检测器 VoxelFormer，实验结果
PDFa year ago
CVPR面向鸟瞰视角的多视角三维物体检测领域泛化
本论文提出了一种名为 DG-BEV 的方法，通过将同态转换的测度深度预测转换为尺度不变深度来获得强健的深度预测，并使用单应性进行动态透视增强以增加外参参数的多样性，并通过多个伪域值修改对抗性训练损失来构建特征表示，从而显著减轻了目标领域的性
PDFa year ago
CVPRFrustumFormer: 多视角 3D 检测的自适应实例感知重采样
本文提出了一种名为 FrustumFormer 的新型框架，通过自适应实例感知重采样，更加关注实例区域中的特征，并利用图像视图对象提取实例楔形体以学习自适应占位遮罩，从而提高物体定位的准确性，并在 nuScenes 数据集上取得了最新的最优
PDFa year ago
ECCVPETR：用于多视角 3D 物体检测的位置嵌入转换
本文提出了一种基于位置嵌入的转换方法，用于多视角三维目标检测，该方法将三维坐标的位置信息编码到图像特征中，生成三维位置感知特征，能够完成端到端的目标检测。实验结果表明，该方法在标准 nuScenes 数据集上达到了最先进的性能，是未来研究的
PDF2 years ago