利用全卷积网络从三维激光雷达进行车辆检测
计算机视觉与模式识别
2016-08-30 v1 机器人学
摘要
卷积网络技术近来在基于视觉的检测任务中取得了巨大成功。本文介绍了我们将全卷积网络技术移植到三维距离扫描数据检测任务上的最新研究进展。具体而言，场景设定为从 Velodyne 64E 激光雷达的距离数据进行车辆检测任务。我们提出将数据表示为二维点图，并使用单个二维端到端全卷积网络同时预测目标置信度与边界框。通过精心设计边界框编码，即使使用二维卷积网络也能预测完整的三维边界框。在 KITTI 数据集上的实验表明，所提方法达到了当前最优性能。
引用
@article{arxiv.1608.07916,
title = {Vehicle Detection from 3D Lidar Using Fully Convolutional Network},
author = {Bo Li and Tianlei Zhang and Tian Xia},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.07916},
year = {2016}
}
备注
Robotics: Science and Systems, 2016