自动驾驶系统之 Localization
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Autonomous Driving System
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Localization
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从零到一构建自动驾驶系统之 Localization。
自动驾驶系统之 Mapping
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Autonomous Driving System
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Mapping
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从零到一构建自动驾驶系统之 Mapping。
如何搭建一个 ADAS 产品
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Autonomous Driving System
,
ADAS
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从零到一构建视觉 ADAS 产品。
Offboard 3D Object Detection from Point Cloud Sequences
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3D Detection
,
Offline
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目前点云检测等任务基本集中在在线实时情况下的研究，然而在离线场景下，自动化/半自动化标注/高精地图语义信息提取/数据闭环中的教师模型等，这些任务也相当重要。相比在线模式，离线模式对点云的实时处理要求较低，而且能更容易提取时序信息。本文[1]提出了一种基于时序的离线点云检测方法，能极大提高目标真值
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A Comprehensive Survey on Point Cloud Registration
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Deep Learning
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Review
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点云注册是是点云数据处理中非常重要的一个方向。Object Registration with Point Cloud 中描述了基于点云的目标注册方法，主要阐述了传统 ICP 原理以及基于深度学习进行目标注册(相对位姿估计)的方法。本文[1]则详细介绍整个点云注册方法的类别与细节。
1. Pro
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4D Panoptic LiDAR Segmentation
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Segmentation
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Instance Segmentation
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4D 激光点云的全景分割任务是在 3D 基础上，引入时间维度，同时在时间和空间下作点云的语义分割以及实例分割，输出的是每个点的语义类别信息，以及时序实例 ID。本文[1] 提出了一种简单 4D 全景分割框架。
1. Framework
如图 1. 所示，将时序点云作累积，然后用 Encod
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SPVConv & 3D-NAS
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Deep Learning
,
Segmentation
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基于点云的神经网络学习方法在 Deep Learning for 3D Point Clouds 中已经有较为详细的描述，从网络结构上看，可分为 Multi-view-based(Projection-based)，Volumetric-based，Point-based 等三种方法。其中 Po
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Depth Prediction/Completion
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Deep Learning
,
Depth Completion
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准确的深度信息获取在自动驾驶中非常重要，所以激光点云以其稳定精确的深度测量优势在自动驾驶传感器配置中不可或缺。但是激光雷达昂贵而且获取的点云较为稀疏，由此可考虑两种替代方案：基于单目、双目的深度预测；以及基于单目，激光雷达的深度补全。
深度预测与深度补全都是为了获得稠密的图像像素级别深度信息
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A Review and Comparative Study on Probabilistic Object Detection in Autonomous Driving
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Deep Learning
,
Review
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概率目标检测是将不确定估计应用于目标检测任务中，不确定性估计之前已经描述很多了，包括 Epistemic Uncertainty，Aleatoric Uncertainty，以及 Uncertainty Calibration 相关技术。本文[1]则详细阐述概率目标检测的进展。
在自动驾驶领
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