极速狂飙：基于单一卷积网络的实时端到端三维检测、跟踪与运动预测
计算机视觉与模式识别
2020-12-24 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种新颖的深度神经网络，能够根据三维传感器捕获的数据联合推理三维检测、跟踪与运动预测。通过联合推理这些任务，我们的整体方法对遮挡以及远距离稀疏数据更具鲁棒性。我们的方法在三维世界的鸟瞰图表示上跨空间与时间执行三维卷积，在内存与计算上都非常高效。我们在几个北美城市捕获的新的超大规模数据集上的实验表明，我们可以大幅优于当前最优方法。重要的是，通过共享计算，我们能在短短30毫秒内完成所有任务。
引用
@article{arxiv.2012.12395,
title = {Fast and Furious: Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net},
author = {Wenjie Luo and Bin Yang and Raquel Urtasun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.12395},
year = {2020}
}
备注
CVPR 2018 Oral