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. I en 2D-punktskarta från projektion av data från 3D-Lidar-området använde REF ett enda fullständigt konvolutionsnätverk från 2D-slut till slut.
Vehicle Detection from 3D Lidar Using Fully Convolutional Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}