Abstract-convolutional nätverksteknik har nyligen uppnått stor framgång i visionsbaserade detektionsuppgifter. Detta dokument introducerar den senaste utvecklingen av vår forskning om transplantering av helt konvolutionella nätverksteknik till detektionsuppgifter på 3D-range scan data. Specifikt sätts scenariot som fordonsdetekteringsuppgift från mätområdet för Velodyne 64E lidar. Vi föreslår att data presenteras i en 2D punkt karta och använda en enda 2D end-to-end fullt konvolutional nätverk för att förutsäga objektitet förtroende och de avgränsande rutor samtidigt. Genom att noggrant utforma den avgränsande rutan kodning, är det möjligt att förutsäga hela 3D begränsande rutor även med hjälp av en 2D convolutional nätverk. Experiment på KITI-datauppsättningen visar den föreslagna metodens senaste resultat.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF presenterade 3D-områdesskanningsdata i en 2D-punktskarta och använde ett enda 2D-slut-till-slut fullständigt konvolutionsnätverk för att förutsäga fordonets förtroende och de avgränsande rutorna samtidigt, och de fick den senaste prestandan på KITI-datauppsättningen.
Vehicle Detection from 3D Lidar Using Fully Convolutional Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}