EPNet：融合图像语义增强点云特征的3D物体检测

最新推荐文章于 2025-01-16 21:56:37 发布
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EPNet：融合图像语义增强点云特征的3D物体检测

EPNetEPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection(ECCV 2020)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ep/EPNet

在计算机视觉领域，3D物体检测是一个至关重要的问题，特别是在自动驾驶和机器人导航中。EPNet是一个创新性的开源解决方案，它有效地融合了LiDAR点云与相机图像信息，提高了3D检测的准确性。本文将详细介绍EPNet的原理、技术特色以及实际应用。

项目介绍

EPNet是ECCV 2020会议上发布的一项研究成果，其目标是解决3D检测任务中的两大难题：多传感器数据（如点云和图像）的利用，以及定位与分类置信度的不一致。该项目提供了一个无需额外图像注解的深度学习框架，通过一种新的点级融合模块增强了点云特征，并采用了一致性损失以改善定位和分类性能。代码基于PointRCNN，由Liu Zhe、Huang Tengteng等人实现。

技术分析

EPNet的主要贡献包括：

  1. 无需额外图像标注：不依赖2D边界框、语义标签等信息，实现了点云和图像的高效融合。
  2. 多尺度点级别融合：提出了一种更准确的策略来结合图像和点云信息，提升特征表达力。
  3. 一致性损失：通过强制要求定位和分类的置信度保持一致，提高了检测性能。
  4. 无GT AUG训练：训练过程中不需要使用Ground Truth进行数据增强。

网络结构由两流区域提议网络(RPN)组成，其中包含一个LI-Fusion模块，该模块在点级别的两流信息融合上取得了突破性进展。

应用场景

EPNet的应用场景广泛，特别是在自动驾驶系统中，可以实现实时、精确的障碍物检测和追踪，提高驾驶安全性。此外，它也适用于机器人导航、室内环境感知等场合，为实现智能设备的自主决策提供了有力支持。

项目特点

  1. 易用性：基于PyTorch实现，兼容多种操作系统，且安装过程清晰明了。
  2. 高效融合：即使在没有额外图像注解的情况下，也能有效融合点云和图像信息。
  3. 高性能：相比现有方法，EPNet在Kitti和SUN-RGBD数据集上的表现显著优于竞争对手。
  4. 可扩展性：可通过修改配置文件轻松调整模型参数，适应不同的任务需求。

总结，EPNet是一个值得尝试的先进3D物体检测工具，无论你是研究者还是开发者，都能从中受益。现在就加入这个社区，一起探索3D视觉的无限可能！

EPNetEPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection(ECCV 2020)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ep/EPNet

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

点云显著性检测中的局部和全局特征融合
DevSavantX的博客
09-08 326
总结起来，点云显著性检测中的局部和全局特征融合是一种提高检测准确性的方法。通过计算每个点的局部特征和全局特征，并将它们进行融合，可以得到更综合的点云表示。在本文中，我们使用Python编程语言和Open3D库实现了一个简单的点云显著性检测算法，并提供了相应的源代码。在点云显著性检测任务中，我们的目标是识别出点云中最具显著性的区域。我们可以根据融合后的特征计算每个点的显著性得分，并根据得分设置一个阈值来确定显著性区域。在点云显著性检测中，局部特征可以通过计算每个点的局部几何属性来表示。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于点云的三维多目标检测算法研究
qq_36130719的博客
05-15 1910
态物体的三维检测，但是激光雷达产生的点云（Point Cloud）只有位置信息，细节信。抗干扰能力非常强，但是因为毫米波雷达发射的波束量有限，导致接受的信号量很少，其中，相机可以提供车身周围丰富的色彩信息，帮助感知系统更好的辨。别物体，准确识别车道线、红绿灯等交通标志，但是相机缺少距离信息，无法准确估。计物体到车身的距离，还容易受到强光的影响。的物理特性，容易受到雨、雪、雾等天气的影响，导致接收的回波数据不稳定。分辨率低，不能用于物体的检测，噪声严重，容易误检，通常安装在车头用于紧急避。
论文笔记：EPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection
bryantforever的博客
01-26 4861
EPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection 1.摘要 这篇文章主要解决3D目标检测中的两个重要问题，包括多传感器融合的使用和定位和分类的置信度的不一致问题。所以我们提出了一个新的融合单元，用逐点的方式使用语义图像特征来提高点的特征，并且不需要任何图像标注（也就是2D检测框）。另外，一个一致性强制损失被用来更好的促进定位和分类置信度的一致性。另外本文代码也已经开源。 2.介绍 图像信息经常包含大量的语
论文阅读：EPNet: Enhancing Point Features with ImageSemantics for 3D Object Detection
qq_53086461的博客
04-17 1074
图像语义增强点特征以进行 3D 对象检测
2020ECCV|EPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection阅读笔记
Rolandxxx的博客
04-22 4228
论文题目：EPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection 单位：华中科技大学 1.解决的问题： 1）第一是说之前基于级联的融合方法不能利用传感器之间的互补性，基于BEV的融合方法通过投影和体素化会损失一些信息，且没有在voxel feature和semantic feature之间建立一个很明确的相对关系。提出了LI-Fusion来解决。 2）第二是说融合时如果引入摄像机图像受到光照遮挡的特征会引入干扰
Introduction to 3D Object Detection with Lidar
Leon_yixiao的博客
07-06 905
深度学习的开始 人类的大脑是一个神秘的器官，它由无数的神经细胞组成，神经细胞又有突触，轴突，树突等组成，至今我们还未对大脑如何工作研究的十分清楚。1943年，美国数学家沃尔特·皮茨（W.Pitts）和心理学家沃伦·麦克洛克（W.McCulloch）在发表论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》中，提出了MP模型。MP模型是模仿神经元的结构和工作原理，构成出的一个基于神经网络的数学模型，本质上是一种“...
LIF-Seg 激光雷达与相机图像融合的三维激光雷达语义分割
weixin_43823175的博客
01-21 4207
LIF-Seg 激光雷达与相机图像融合的三维激光雷达语义分割 论文 LIF-Seg: LiDAR and Camera Image Fusion for 3D LiDAR Semantic Segmentation 暂时未发表 论文地址：https://arxiv.org/abs/2108.07511 摘要: 相机和三维激光雷达传感器已经成为现代自动驾驶汽车的重要设备，相机提供了二维空间中细粒度的纹理、颜色信息，而激光雷达捕获了周围环境更精确、更远的距离测量。来自这两个传感器的互补信息使双模态融合成为一种理
多模态 3D 场景理解的最新进展：综合调查和评估（综述）
qq_57793109的博客
11-24 2686
多模态融合提升下游任务性能相关方法研究综述
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于激光雷达点云的三维目标检测算法研究（中）
qq_36130719的博客
04-22 732
通过计算IoU和人为设定IoU的阈值，从而确定一个检测结果（Positive）是正确的（True）还是错误的（False），从而进一步得到每一个检测结果是真正例（True Positives）、和方向的偏差，但也在可承受范围内，具有一定的鲁棒性。之具有一定的精准度；第二，利用卷积神经网络对3D特征信息进行提取，然后再 利用重投影、模板匹配等诸多算法，对位置信息进行计算，由此得到三维检测框。3D空间数据进行投影，使之转换成不同平面，接着对不同视角影像图特征进行融合，对目标在立体空间中的信息进行动态检测。
LoGoNet: Towards Accurate 3D Object Detection with Local-to-Global Cross-Modal Fusion（CVPR2023）
weixin_44369518的博客
07-14 1039
激光雷达-相机融合(LiDAR-camera fusion)方法在三维物体检测中表现出了令人印象深刻的性能。最近的先进多模态方法主要执行全局融合(global fusion)，即在整个场景中融合图像特征和点云特征。这种做法缺乏细粒度的区域级信息(fine-grained region- level information)，导致融合性能不理想。在本文中，我们提出了新颖的局部到全局融合网络（Local-to-Global, LoGoNet），它可以在局部和全局两个层次上执行激光雷达-相机融合。
点云 3D 物体检测结果（SECOND、Pointpillars、PointRCNN）的几种可视化方法
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02-09 6031
KITTI点云 3D 物体检测结果的 五种 可视化方法
深度学习+点云实现双目相机物体3D尺寸测量（长、宽、高）
qq_53545309的博客
10-12 3269
双目相机系统由两个摄像头组成，它们模拟人的双眼视觉，通过捕捉同一场景的两个不同视角的图像来计算物体的深度信息。这种系统可以测量物体的尺寸，因为它能够提供关于物体距离的精确测量。在物体尺寸测量的上下文中，深度学习可以用于物体检测和关键点定位，为后续的尺寸测量提供精确的二维坐标信息。结合深度学习和点云可以实现更高精度的物体尺寸测量。点云是一组在三维空间中的点的集合，每个点包含其在空间中的坐标（x, y, z）。在物体尺寸测量中，点云提供了物体的三维几何信息，可以通过点云数据处理技术来提取物体的尺寸信息。
点云 3D 目标检测 - CenterPoint：Center-based 3D Object Detection and Tracking（CVPR 2021）
77wpa的博客
03-08 9880
三维目标通常表示为点云中的三维长方体。这种表示模拟了经过充分研究的基于图像的2D边界框检测，但存在额外的挑战。三维世界中的目标不遵循任何特定的方向，基于框的检测器很难枚举所有方向或将轴对齐的边界框拟合到旋转的目标。在本文中，我们建议将3D目标表示、检测和跟踪为点。我们的框架CenterPoint首先使用关键点检测器检测目标的中心，然后回归到其他属性，包括3D大小、3D方向和速度。在第二阶段，它使用目标上的其他点特征来细化这些估计。在CenterPoint中，3D目标跟踪简化为贪婪的最近点匹配。
3D点云检测神技 | UFO来了！让PointPillars、PV-RCNN统统涨点！
CV_Autobot的博客
01-16 828
作者|AI驾驶员 编辑| 智驾实验室点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文在这篇论文中提出了一个关于在3D点云中检测未知前景物体（UFO）的新问题，这是自动驾驶在野外中的一个关键技术。UFO检测具有挑战性，因为现有的3D目标检测器在3D定位和Out-of-Distribution...
3D点云目标检测-PointPillars算法解析
weixin_51021488的博客
05-30 2495
文章将点云数据转为点柱形式，以伪图像特征进行特征编码，避免了复杂的3D卷积的影响，提高了3D目标检测的速度，代码实现中还有不少细节值得解析，如为了防止角度抖动，增加的角度回归时的方向偏移值、 进行iou计算时所用到的部分面积求解相关数学公式。（叉乘、点乘相关数学性质！本人水平有限，若存在错误，请各位指正！
点云显著性检测：局部与全局特征融合
DevPhantom的博客
08-16 631
随着三维传感技术的发展，越来越多的应用需要对点云数据进行处理和分析，其中点云显著性检测作为重要的前处理步骤之一，对于目标检测、目标跟踪和三维重建等任务具有重要意义。本文将介绍一种通过融合局部和全局特征来进行点云显著性检测的方法，并提供相应的源代码。通过提取点云数据的局部和全局特征表示，并将它们进行融合，我们可以得到准确和鲁棒的点云显著性图。该方法首先通过局部特征提取网络提取点云数据的局部特征表示，然后通过全局特征提取网络提取点云数据的全局特征表示，最后将局部和全局特征进行融合得到最终的显著性图。
物体检测的3D与点云数据处理
AI天才研究院
12-31 1037
1.背景介绍 随着计算机视觉技术的不断发展，物体检测在计算机视觉中发挥着越来越重要的作用。物体检测的主要目标是在图像中找出特定的物体，并对其进行分类和定位。随着3D技术的发展，物体检测在3D空间中也逐渐成为了研究的焦点。 在3D空间中，物体检测通常涉及到点云数据的处理。点云数据是由3D空间中的点组成的数据集，它是一种直接代表物体形状和特征的数据表示方式。因此，在处理点云数据时，需要掌握一些关于...
环境感知：障碍物检测_（5）.点云处理技术
zhubeibei168的博客
01-16 982
点云处理技术在环境感知和场景理解中扮演着重要角色。通过点云的获取、预处理、特征提取、分割和分类等步骤，可以实现对复杂环境的高效感知和理解。未来的点云处理技术将更加依赖于深度学习和多模态数据融合，以实现更高的精度和更广泛的应用。
PointRCNN：点云目标检测与三维物体识别
EvktJava的博客
09-25 853
PointRCNN作为一种先进的点云目标检测与三维物体识别方法，充分利用了点云数据的特点，提供了高效和准确的目标检测结果。未来，我们有望通过进一步的研究和改进，进一步完善和推动点云目标检测技术的发展，以满足更广泛的应用需求。高效性：PointRCNN采用了基于点云的表示形式，避免了将点云数据转换为体素或图像的过程，因此在计算和存储方面更加高效。训练和推理效率：由于点云数据的高维度和无序性，PointRCNN的训练和推理过程相对较慢，需要更多的计算资源和时间成本。三、PointRCNN的优势与挑战。
双支路特征融合方法
最新发布
03-13
### 双支路特征融合方法的应用及实现 #### 应用背景 在计算机视觉领域，双支路或多支路结构被广泛应用于提高模型的表现力。这种架构允许网络并行处理不同类型的输入数据或者同一输入的不同表示形式，从而能够更全面地捕捉到对象的各种特性[^3]。 #### 特征提取阶段 对于双支路特征融合而言，在特征提取部分通常会设计两个独立但相互关联的分支。其中一个可能专注于低层次的空间信息获取；另一个则可以聚焦于高层次语义理解。例如，在某些场景下，一条路径负责分析RGB图像的颜色与纹理属性[^1]，而另一条路径可能会利用LiDAR传感器获得的距离测量值来进行几何形状描述[^2]。 #### 融合策略 当两条线路分别完成了各自的任务之后，就需要考虑如何有效地将这些互补的信息结合起来。常见的做法是在特定层面上实施逐元素相加、拼接(concatenation)，或是采用更加复杂的机制如注意力机制(attention mechanism)来动态调整各通道权重，确保最终输出既包含了足够的细节又不失整体感知能力。 ```python import torch.nn as nn class DualPathFeatureFusion(nn.Module): def __init__(self, input_channels=64, output_channels=128): super(DualPathFeatureFusion, self).__init__() # 定义第一条路径上的卷积操作 self.branch1_conv = nn.Conv2d(input_channels//2, output_channels//2, kernel_size=(3, 3), padding='same') # 定义第二条路径上的卷积操作 self.branch2_conv = nn.Conv2d(input_channels//2, output_channels//2, kernel_size=(5, 5), padding='same') # 使用ReLU激活函数 self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): branch1_out = self.relu(self.branch1_conv(x[:, :x.shape[1]//2])) branch2_out = self.relu(self.branch2_conv(x[:, x.shape[1]//2:])) fused_features = torch.cat((branch1_out, branch2_out), dim=1) return fused_features ``` 上述代码展示了简单版本的双支路特征融合模块，其中`DualPathFeatureFusion`类接收一个张量作为输入，并将其分为两半分别送入不同的卷积核大小进行处理，最后再沿channel维度连接起来形成新的特征映射。 #### 实际案例 实际应用中，像EPNet这样的先进框架就采用了类似的思路——通过引入LI-fusion组件实现了点云数据同二维图片之间的深度融合，显著提升了三维物体识别的效果。
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