[paper_reading]-"JSNet, JSIS3D"

Posted on 2020-10-10 | Updated on 2020-10-15 | In Segmentation , Instance Segmentation

Words count in article: 1.2k 字 | Reading time ≈ 5 分钟

　　PointGroup 通过预测每个点与对应 instance 重心的 offset，然后在三维物理坐标系下作 instance 聚类。[1] 也是这种方案。另一种思路，是通过 Metric Learning 技术，预测每个点的高维特征(Embedding Space)，然后作 instance- ...

[paper_reading]-"PointGroup"

Posted on 2020-09-28 | Updated on 2020-09-29 | In Segmentation , Instance Segmentation

Words count in article: 1k 字 | Reading time ≈ 4 分钟

　　之前一直提到，以 Semantic Segmentation 为基础作目标检测，可以有较高的召回率，而在最终出目标框或目标 Polygon 之前，还需要作 Instance Segmentation。本文[1] 介绍一种 Instance Segmentation 方法。 1. Framewor ...

[paper_reading]-"PnPNet"

Posted on 2020-09-11 | Updated on 2020-09-16 | In MOT

Words count in article: 1.8k 字 | Reading time ≈ 7 分钟

　　自动驾驶的障碍物状态估计功能模块中，包含 perception/Detection，tracking，prediction 三个环节。传统的做法这三个环节是分步进行的，Detection 出目标框检测结果；Tracking 则作前后帧目标的数据关联然后用卡尔曼平滑并估计目标状态；Predicti ...

A General Framework for Uncertainty Estimation in Deep Learning

Posted on 2020-09-04 | Updated on 2020-09-27 | In Uncertainty

Words count in article: 1.5k 字 | Reading time ≈ 7 分钟

　　Uncertainty 估计在深度学习网络预测中同样非常重要，因为我们不仅需要知道预测结果，还想知道该结果的不确定性。Uncertainty 可分为偶然不确定性(Aleatoric Uncertainty，详见 Heteroscedastic Aleatoric Uncertainty) 以及认 ...

[paper_reading]-"AFDet"

Posted on 2020-08-28 | Updated on 2020-09-02 | In 3D Detection

Words count in article: 1.3k 字 | Reading time ≈ 6 分钟

　　点云目标检测方法已趋于完善，为了能在嵌入式系统上高效运行点云目标检测算法，地平线提出了 AFDet [1]，该文章发表在 CVPR2020 Workshop 上，算是很工程化的一个工作了，对工程产品落地有很好的参考价值。AFDet 应用了很多 Anchor-Free 2D 目标检测思想，可参考 ...

[paper_reading]-"EPNet"

Posted on 2020-08-24 | Updated on 2020-08-28 | In 3D Detection

Words count in article: 914 字 | Reading time ≈ 3 分钟

　　在大多数场景下，融合激光雷达与图像数据能有效提升各种深度学习任务性能。本文[1]提出了一种图像数据与激光雷达的前融合框架，并且考虑到分类分数与定位置信度的不一致性，提出了一种约束两者一致性的 Loss。 1. Framework 　　如图 1. 所示，EPNet 主要由 Image Strea ...

[paper_reading]-"PV-RCNN"

Posted on 2020-08-19 | Updated on 2020-08-20 | In 3D Detection

Words count in article: 1.5k 字 | Reading time ≈ 6 分钟

　　PV-RCNN[1] 目前在 Waymo 数据集上排名第二，性能还是比较强悍的，顺便也看了下港中文多媒体实验室开源的 OpenPCDet[2] 代码，收获还是蛮多，与图像点云通用的 mmdetection3d[3] 各有优劣吧。虽然 PV-RCNN 对于实际应用还是略显复杂，以及超参数较麻烦，但 ...

[paper_reading]-"MotionNet"

Posted on 2020-08-17 | Updated on 2020-08-18 | In Deep Learning

Words count in article: 1.4k 字 | Reading time ≈ 5 分钟

　　基于点云的 3D 感知一般通过 3D 目标框实现，但是如果直接网络出 3D 目标框属性，那么召回率很难达到非常高的水平(所以之前提到检测的任务可以分解为分割+后处理聚类来作，这样召回率会比较高)。本文提出的 MotionNet[1] 用于检测俯视图下每个栅格的类别及轨迹，可作为检测的辅助，能召回 ...

[paper_reading]-"Cylinder3D"

Posted on 2020-08-12 | Updated on 2020-08-17 | In Semantic Segmentation

Words count in article: 551 字 | Reading time ≈ 2 分钟

　　Voxel-based 点云分割/检测等任务中，点云的投影表示方法有三种： Spherical Bird-eye View Cylinder 其中 Spherical 球坐标投影代表为 RandLA-Net；Bird-eye View 则是目前主流的方法。有关 Bird-eye View 点 ...

[paper_reading]-"RadarNet"

Posted on 2020-08-07 | Updated on 2020-08-12 | In 3D Detection

Words count in article: 1.7k 字 | Reading time ≈ 6 分钟

　　Radar 相比 LiDAR/Camera，对天气影响鲁棒性较强，而且能直接测量目标速度，所以是多传感器融合感知里比较重要的一个输入。其在 ADAS 领域应用已经较为广泛。但是 Radar 的测量噪声较大，这给有效的多传感器融合带来了难度。本文提出了 RadarNet[1]，利用 Radar 的 ...