3D目标检测模型与方法的综述与系统化
计算机视觉与模式识别
2023-05-08 v2 人工智能
机器学习
摘要
对自动驾驶汽车的强劲需求以及3D传感器的广泛可用，持续推动着3D目标检测新方法的提出。本文对2012–2021年3D目标检测的最新进展进行全面综述，覆盖从输入数据、数据表示与特征提取到实际检测模块的完整流程。我们介绍基础概念，聚焦于过去十年涌现的广泛不同方法，并提出一种系统化框架，为比较这些方法提供实用基础，以指导未来的开发、评估和应用活动。具体而言，我们对3D目标检测模型与方法的综述与系统化，可通过将3DOD解决方案分解为更易管理的部分，帮助研究者和从业者快速概览该领域。
引用
@article{arxiv.2201.09354,
title = {Survey and Systematization of 3D Object Detection Models and Methods},
author = {Moritz Drobnitzky and Jonas Friederich and Bernhard Egger and Patrick Zschech},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.09354},
year = {2023}
}
备注
accepted at "The Visual Computer"