【论文阅读】【三维目标检测】Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection

最新推荐文章于 2024-04-12 10:01:16 发布
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#CNN #激光雷达 #无人驾驶 #车辆检测 #3D Object Detection

本文介绍了一种结合相机和激光雷达的3D目标检测方法，通过多任务网络处理点云和图像数据，包括地面估计、深度补全和3D目标检测。点云分支先将点云转换为BEV表示，图像分支处理RGB图像，通过点对点融合策略融合特征，再进行3D框估计。实验表明该方法在KITTI和TOR4D数据集上有效，尤其是在TOR4D上深度补全对车辆检测有显著提升。

目录

文章 Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection

2019CVPR

该文章使用了相机和激光雷达传感器融合方法检测3D Object，使用了一个网络解决多任务，并且多个子任务是为了3D Object Detection服务的。

网络

网络结构图如下，主要完成Ground Estimation，Depth Completion和3D Object Detection的问题。
在这里插入图片描述

点云分支

该分支的输入为栅格化后的点云，也就是一个 b a t c h × c h a n n e l × w × l × h batch \times channel \times w \times l \times h batch×channel</

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【自动驾驶】《BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird’s-Eye View Representation》论文阅读笔记
聿默的博客
09-18 2416
多传感器融合对于准确和可靠的自动驾驶系统至关重要。
小白解读论文：Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection
Niuip的博客
03-17 5077
啦啦啦。好久没更新了。 暂先跳过引言和综述直接看方法。把方法看懂了才看这些。 Multi-Sensor指标定好的LiDAR-Camera系统。 Multi-Task指3d和2d目标识别（侧重于车辆，2D and 3D box regression），路面检测（ground estimation），以及深度补（depth completion）。文章实验以3D目标检测为主。 流程图如下所示：...
AI论文探讨室·A+·第3期-Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection
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09-24 931
CVPR2019 《Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection》 论文链接 主要解决的问题：利用彩色图像和激光雷达点云数据，通过多个相关任务实现3D目标检测 展示完成的任务 通过使用两个传感器完成四个任务，并且展示在3D目标检测的效果 系统框架 本网络是一个二阶段检测，第一阶段是一个single-shot的检测器...
Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection总结
qq_43456497的博客
02-08 417
在本文中，我们建议利用多个相关任务来进行准确的多传感器 3D 对象检测。为实现这一目标，我们提出了一种端到端的可学习架构，该架构可以推理 2D 和 3D 对象检测以及地面估计和深度补全。我们的实验表明，所有这些任务都是互补的，并通过融合不同层次的信息帮助网络学习更好的表征。重要的是，我们的方法在 2D、3D 和鸟瞰图对象检测方面领先于 KITTI 基准，同时是实时的。
【3D目标检测】Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection阅读笔记（2019）
qq_42575422的博客
08-24 1199
1、为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷） ? 多传感器融合向来不是一个简单的事，融合方式设计的不好不但可能不会信息互补，还有可能各传感器的缺点都继承下来，效果更差。 2、他们怎么做这个研究 （方法，尤其是与之前不同之处） ? 做点云和图像的融合。点云利用的是BEV特征和图像特征借助3d点这个中间媒介进行关联，然后把关联上的图像像素点特征加到BEV特征上去，这是稀疏point-wise融合，在特征提取主干网络阶段实现。利用BEV特征预测的3D候选区分别投射到BEV特征图和图像特征图上，得到的BEV roi
三维目标检测论文阅读：Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection
baobo8666的博客
03-30 404
题目：Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection 来自：Uber: Ming Liang Note: 没有代码，主要看思想吧，毕竟是第一篇使用RGB feature maps 融合到BEV特征中； 从以下几个方面开始简述论文 Open Problems Contributions ...
【亲测免费】 项目概述：Multi_Sensor_Fusion - 多传感器融合框架
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04-12 704
项目概述：Multi_Sensor_Fusion - 多传感器融合框架 在现代物联网和智能设备领域中，数据融合是提升系统效能和准确性的重要手段。 是一个专为多传感器数据融合而设计的开源项目，由开发者 Fang Wentao 创建。该项目的目标是提供一个灵活、高效且易于集成的框架，帮助工程师们处理来自多个不同传感器的数据，并将它们融合成更准确的环境感知结果。 技术分析 **1. ** 基于卡尔曼滤波...
多传感器融合Multi-Sensor Fusion
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Multi-Sensor-Fusion-master_传感器融合和轨迹关联_
09-29
多传感器融合介绍：仅仅为多传感信息融合的课程作业多传感器信息融合的课程见仁见智，慎用代码很可能不是您需要的代码内容：1.基于线性状态转移方程的集中式和分布式融合。线性状态转移方程下的集中式和分布式多传感信息融合include: - Kalman Fliter 卡尔曼滤波<br>- SCC-Simple Convex Combination 简单凸组合融合算法<br>- GaussNoise 高斯噪声<br>- Loss Ellipse 误差椭圆<br>- Sequential fusion 集中式序贯融合<br>2.航迹关联PDA：参数：Pg = Pd = 1通过这样的设定简化模型后进行运算预报还是基于KF方法，但是在更新和航迹关联的时候采用概率和全概公式进
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Multi-Sensor Fusion (GNSS, IMU, Camera) 多源多传感器融合定位 GPS/INS组合导航 PPP/INS紧组合 Multi-Sensor Fusion 版本号：release/3.0.0 初衷 学习组合导航和VIO相关内容. 希望和有兴趣的小伙伴一起交流 程序依赖 glog Eigen OpenCV 3.4 Ceres 使用说明 最新稳定测试版本对应为release/3.0.0分支 Multi-Sensor Fusion使用了submodules形式挂载了tools,因此clone完本程序需要更新tools git checkout -b release/3.0.0 origin/release/3.0.0 git submodule init git submodule update 已经安装完依赖库后,可以直接编译程序 mkdir build && cd build cmake .. && make -j3 程序运行方式 ./mscnav_bin ${configure_file} ${log_
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多传感器融合标定方法汇总
lyk_ffl的专栏
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本文汇总了常见的一些单传感器、多传感器的标定融合paper、工程代码，应用于自动驾驶、3D视觉、SLAM等领域，供大家学习参考~ 1、相机标定 Online Calibration of Exterior Orientations of a Vehicle-Mounted Surround-View Camera System Calibration of fisheye camera using entrance pupil（鱼眼相机） 一些开源代码： https://github.com/VLO
多任务多传感器数据融合实现3D目标检测
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多模态融合2022|TransFusion: Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers
Rolandxxx的博客
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论文题目：TransFusion: Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers 会议：CVPR2022 单位：香港科技大学，华为 1.摘要+intro 作者认为目前的坑是在point-wise级的融合，之前方法存在两个主要问题，第一，它们简单地通过逐个元素相加或拼接来融合LiDAR特征和图像特征，因此对于低质量的图像特征，例如光照条件较差的图像，这样融合的性能会严重下降。第二，稀疏的LiDAR点与密集的图像像素之间
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