Målet med detta papper är att utföra 3D-objekt detektering i samband med autonom körning. Vår metod syftar till att generera en uppsättning högkvalitativa 3D-objektförslag genom att utnyttja stereobilder. Vi formulerar problemet som att minimera en energifunktion som kodar objektstorlek tidigare, placering av objekt på markplanet samt flera djup informerade funktioner som anledning om fritt utrymme, punktmoln densiteter och avstånd till marken. Vi utnyttjar sedan ett CNN utöver dessa förslag för att upptäcka föremål. I synnerhet använder vi ett konvolutionellt neuralt nät (CNN) som utnyttjar sammanhang och djup information för att gemensamt regressera till 3D avgränsande box koordinater och objekt pose. Våra experiment visar betydande resultatvinster jämfört med befintliga RGB- och RGB-D-objektförslagsmetoder på det utmanande KITI-riktmärket. I kombination med CNN överträffar vårt tillvägagångssätt alla befintliga resultat i objektdetekterings- och orienteringsskattningsuppgifter för alla tre KITTI-objektklasserna. Dessutom experimenterar vi också med den miljö där LIDAR-information finns tillgänglig och visar att användning av både LIDAR och stereo leder till bästa resultat.
3DOP REF fokuserar på att generera 3D-förslag genom att koda objektstorlek före, markplanet föregående och djup information (t.ex. fritt utrymme, punktmoln densitet) till en energifunktion.
3D Object Proposals Using Stereo Imagery for Accurate Object Class Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}