BirdNet+：激光雷达鸟瞰图中的端到端三维目标检测
计算机视觉与模式识别
2020-03-10 v1
摘要
自动驾驶车辆上的车载三维目标检测通常依赖于激光雷达设备捕获的几何信息。尽管图像特征通常为检测所偏好，众多方法仅以空间数据作为输入。在推理中利用该信息通常涉及使用鸟瞰图（BEV）投影等紧凑表示，这导致信息损失并因而阻碍对物体三维框所有参数的联合推理。本文提出一个完全端到端的三维目标检测框架，其仅利用两阶段目标检测器和专用回归分支即可从BEV图像推断有向三维框，无需后处理阶段。该方法大幅优于其前身（BirdNet），并在KITTI三维目标检测基准的所有评估类别上取得最先进结果。
引用
@article{arxiv.2003.04188,
title = {BirdNet+: End-to-End 3D Object Detection in LiDAR Bird's Eye View},
author = {Alejandro Barrera and Carlos Guindel and Jorge Beltrán and Fernando García},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.04188},
year = {2020}
}
备注
Submitted to IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2020)