一种通用的车辆三维检测流水线
计算机视觉与模式识别
2018-03-02 v1 图像与视频处理
机器学习
摘要
自动驾驶需要对环境中车辆及其他物体进行三维感知。当前许多方法仅支持二维车辆检测。本文提出了一种灵活的流水线，可采用任意二维检测网络并与三维点云融合，以最小改动二维检测网络的方式生成三维信息。为识别三维框，基于通用车辆模型与分数图开发了一种有效的模型拟合算法。提出了一个两阶段卷积神经网络（CNN）来精炼检测到的三维框。该流水线在 KITTI 数据集上使用两种不同的二维检测网络进行了测试。基于这两种网络的三维检测结果相似，证明了所提流水线的灵活性。结果在三维检测算法中排名第二，表明其在三维检测方面的能力。
引用
@article{arxiv.1803.00387,
title = {A General Pipeline for 3D Detection of Vehicles},
author = {Xinxin Du and Marcelo H. Ang and Sertac Karaman and Daniela Rus},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.00387},
year = {2018}
}
备注
Accepted at ICRA 2018