前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >ECCV 2020论文大盘点-3D目标检测篇

ECCV 2020论文大盘点-3D目标检测篇

作者头像
小白学视觉
发布2020-09-30 10:59:32
7130
发布2020-09-30 10:59:32
举报

随着自动驾驶的火热,3D目标检测在计算机视觉领域持续升温,学术和工业界都有众多研究学者,这其中基于点云数据的3D目标检测是主流,近年来基于单目RGB数据的也越来越多了。本部分总计 21 篇,1篇spotlight,8篇开源。

[1].Generative Sparse Detection Networks for 3D Single-shot Object Detection

作者 | JunYoung Gwak, Christopher Choy, Silvio Savarese

单位 | 斯坦福大学;英伟达

论文 | https://arxiv.org/abs/2006.12356

代码 | https://github.com/jgwak/GSDN

备注 | ECCV 2020 Spotlight

[2].InfoFocus: 3D Object Detection for Autonomous Driving with Dynamic Information Modeling

作者 | Jun Wang, Shiyi Lan, Mingfei Gao, Larry S. Davis

单位 | 马里兰大学;Salesforce Research

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.08556

动态信息建模的3D目标检测。

[3].H3DNet: 3D Object Detection Using Hybrid Geometric Primitives

作者 | Zaiwei Zhang, Bo Sun, Haitao Yang, Qixing Huang

单位 | 得克萨斯大学奥斯汀分校

论文 | https://arxiv.org/abs/2006.05682

代码 | https://github.com/zaiweizhang/H3DNet

弱监督学习+雷达点云

[4].Weakly Supervised 3D Object Detection from Lidar Point Cloud

作者 | Qinghao Meng, Wenguan Wang, Tianfei Zhou, Jianbing Shen, Luc Van Gool, Dengxin Dai

单位 | 北京理工大学;苏黎世联邦理工学院;IIAI

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.11901

代码 | https://github.com/hlesmqh/WS3D

[5].3D-CVF: Generating Joint Camera and LiDAR Features Using Cross-View Spatial Feature Fusion for 3D Object Detection

作者 | Jin Hyeok Yoo, Yecheol Kim, Jisong Kim, Jun Won Choi

单位 | 汉阳大学

联合激光雷达与RGB数据的跨视图空间特征融合的3D目标检测。

3D目标检测+3D点云

[6].Finding Your (3D) Center: 3D Object Detection Using a Learned Loss

作者 | David Griffiths, Jan Boehm, Tobias Ritschel

单位 | 伦敦大学学院

论文 | https://arxiv.org/abs/2004.02693

代码 | https://github.com/dgriffiths3/finding-your-center

3D目标检测+点云+LSTM

[7].An LSTM Approach to Temporal 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds

作者 | Rui Huang, Wanyue Zhang, Abhijit Kundu, Caroline Pantofaru, David A Ross, Thomas Funkhouser, Alireza Fathi

单位 | 谷歌

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.12392

主页 | https://sites.google.com/view/lstm-3d-detection/home

[8].Rotation-robust Intersection over Union for 3D Object Detection

作者 | Yu Zheng , Danyang Zhang, Sinan Xie , Jiwen Lu , Jie Zhou

单位 | 清华大学

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/

papers_ECCV/papers/123650460.pdf

[9].Improving 3D Object Detection through Progressive Population Based Augmentation

作者 | Shuyang Cheng, Zhaoqi Leng, Ekin Dogus Cubuk, Barret Zoph, Chunyan Bai, Jiquan Ngiam, Yang Song, Benjamin Caine, Vijay Vasudevan, Congcong Li, Quoc V. Le, Jonathon Shlens, Dragomir Anguelov

单位 | Waymo LLC;谷歌

论文 | https://arxiv.org/abs/2004.00831

点云中3D目标检测的数据增广。

[10].Object as Hotspots: An Anchor-Free 3D Object Detection Approach via Firing of Hotspots

作者 | Qi Chen , Lin Sun , Zhixin Wang , Kui Jia, Alan Yuille

单位 | Samsung Strategy and Innovation Center (SSIC);约翰斯霍普金斯大学;华南理工大学

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/

papers_ECCV/papers/123660069.pdf

[11].EPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection

作者 | Tengteng Huang, Zhe Liu, Xiwu Chen, Xiang Bai

单位 | 华中科技大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.08856

代码 | https://github.com/happinesslz/EPNet

[12].SPOT: Selective Point Cloud Voting for Better Proposal in Point Cloud Object Detection

作者 | Hongyuan Du, Linjun Li, Bo Liu, and Nuno Vasconcelos

单位 | 加利福尼亚大学圣迭戈分校

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/

papers_ECCV/papers/123560222.pdf

[13].Streaming Object Detection for 3-D Point Clouds

作者 | Wei Han, Zhengdong Zhang, Benjamin Caine, Brandon Yang, Christoph Sprunk, Ouais Alsharif, Jiquan Ngiam, Vijay Vasudevan, Jonathon Shlens, Zhifeng Chen

单位 | 谷歌等

论文 | https://arxiv.org/abs/2005.01864

[14].Pillar-based Object Detection for Autonomous Driving

作者 | Yue Wang, Alireza Fathi, Abhijit Kundu, David Ross, Caroline Pantofaru, Thomas Funkhouser, Justin Solomon

单位 | 麻省理工学院;谷歌

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.10323

代码 | https://github.com/WangYueFt/pillar-od

备注 | ECCV 2020

[15].SSN: Shape Signature Networks for Multi-class Object Detection from Point Clouds

作者 | Xinge Zhu Yuexin Ma Tai Wang Yan Xu Jianping Shi Dahua Lin

单位 | 香港中文大学;商汤科技;香港浸会大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2004.02774

代码 | https://github.com/xinge008/SSN(尚未开源)

单目 3D 目标检测

[16].Distance-Normalized Unified Representation for Monocular 3D Object Detection

作者 | Xuepeng Shi, Zhixiang Chen, Tae-Kyun Kim

单位 | 帝国理工学院 韩国科学技术院

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/

papers_ECCV/papers/123740086.pdf

[17].Reinforced Axial Refinement Network for Monocular 3D Object Detection

作者 | Lijie Liu , Chufan Wu , Jiwen Lu , Lingxi Xie , Jie Zhou , and Qi Tian

单位 | 清华大学;华为

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/

papers_ECCV/papers/123620528.pdf

[18].Monocular 3D Object Detection via Feature Domain Adaptation

作者 | Xiaoqing Ye, Liang Du, Yifeng Shi, Yingying Li, Xiao Tan, Jianfeng Feng , Errui Ding , Shilei Wen

单位 | 百度;复旦大学

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers

_ECCV/papers/123540018.pdf

[19].Monocular Differentiable Rendering for Self-Supervised 3D Object Detection

作者 | Deniz Beker, Hiroharu Kato, Mihai Adrian Morariu, Takahiro Ando, Toru Matsuoka, Wadim Kehl, Adrien Gaidon

单位 | Preferred Networks, Inc; 丰田研究所

论文 | https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/

papers_ECCV/papers/123660511.pdf

[20].Kinematic 3D Object Detection in Monocular Video

作者 | Garrick Brazil, Gerard Pons-Moll, Xiaoming Liu, Bernt Schiele

单位 | 密歇根州立大学;萨尔大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2007.09548

代码 | https://github.com/garrickbrazil/kinematic3d

主页 | http://cvlab.cse.msu.edu/project-kinematic.html

[21].Towards Generalization Across Depth for Monocular 3D Object Detection

作者 | Andrea Simonelli, Samuel Rota Buló, Lorenzo Porzi, Elisa Ricci, Peter Kontschieder

单位 | Mapillary Research;University of Trento;Fondazione Bruno Kessler

论文 | https://arxiv.org/abs/1912.08035

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-09-26,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 小白学视觉 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 随着自动驾驶的火热,3D目标检测在计算机视觉领域持续升温,学术和工业界都有众多研究学者,这其中基于点云数据的3D目标检测是主流,近年来基于单目RGB数据的也越来越多了。本部分总计 21 篇,1篇spotlight,8篇开源。
相关产品与服务
图像处理
图像处理基于腾讯云深度学习等人工智能技术,提供综合性的图像优化处理服务,包括图像质量评估、图像清晰度增强、图像智能裁剪等。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档