无人驾驶技术

一、PointPillars 介绍 本文提出了一种新的用于 3D 目标检测的方法 PointPillars，它利用 PointNets 来学习组织在垂直列中的点云表示。虽然编码特征可以与任何标准的 2D 卷积检测架构一起使用&#

摘要 大多数最先进的3D物体探测器严重依赖于激光雷达传感器，因为基于图像的方法和基于激光雷达的方法之间存在很大的性能差距。这是由于在三维场景中对预测的表示方式造成的。我们的方法，称为深度立体几何网络(DSGN)&#

摘要 三维目标检测是自动驾驶和机器人技术中的一项重要任务。虽然已经取得了很大的进展，但在估计远处和遮挡物体的三维姿态方面仍然存在挑战。本文提出了一种新的基于立体图像的三维检测框架 ZoomNet。 ZoomNet 采用了一个普

摘要 最近的许多工作通过视差估计恢复点云，然后应用3D探测器解决了这一问题。视差图是为整个图像计算的，这是昂贵的，并且不能利用特定类别的先验。相反，我们设计了一个实例视差估计网络 iDi