Detta dokument syftar till att upptäcka 3D-objekt med hög noggrannhet i ett autonomt körscenario. Vi föreslår Multi-View 3D-nätverk (MV3D), en sensorisk-fusion ram som tar både LIDAR punktmoln och RGB-bilder som ingång och förutspår orienterade 3D-gränsboxar. Vi kodar in det glesa 3D-punktmolnet med en kompakt multi-view representation. Nätverket består av två undernätverk: ett för generering av 3D-objektförslag och ett annat för multi-view-funktionsfusion. visa att vår strategi överträffar den senaste tekniken med cirka 25% och 30% AP om uppgifterna 3D lokalisering och 3D upptäckt. Dessutom, för 2D-detektering, får vårt tillvägagångssätt 14,9 % högre AP än toppmoderna på de hårda data bland de LIDAR-baserade metoderna.
Multi-view representation av punktmoln och en RGB-avbildning väljs som inmatning av multi-view 3D-nätverk som är utformade för 3D-objektdetektering REF.
Multi-view 3D Object Detection Network for Autonomous Driving
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}