近期激光雷达点云的3D目标检测方法
作者丨黄浴@知乎
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/370650927
编辑丨3D视觉工坊
看到的一些近期激光雷达做目标检测的论文。
1 Offboard 3D Object Detection from Point Cloud Sequences, 3, 2021.
这是讲自动标注。
3D Auto Labeling pipeline
static object auto labeling
dynamic object auto labeling
2 SIENet: Spatial Information Enhancement Network for 3D Object Detection from Point Cloud, 3, 2021.
预测前景点的空间形状，提取结构信息。
Spatial Information Enhancement Network (SIENet)
Network architecture of the HP（hybrid paradigm）-RPN
3 Back-tracing Representative Points for Voting-based 3D Object Detection in Point Clouds, 4, 2021.
室内数据
4 HVPR: Hybrid Voxel-Point Representation for Single-stage 3D Object Detection, 4, 2021.
代码：https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/HVPR/
分析voxel-based方法和point-based方法的优缺点，提出一个混合表示，其中借鉴memory模块聚合两种特征。
HVPR + AMFM
AttentiveMulti-scale Feature Module (AMFM)
5 SE-SSD: Self-Ensembling Single-Stage Object Detector From Point Cloud, 4, 2021.
之前推荐过：
https://www.zhihu.com/pin/1369444197280378880
采用teacher-student对的知识蒸馏框架，提出一个形状-觉察的数据增强方法。
Self-Ensembling Single-Stage object Detector (SE-SSD)
shape-aware data augmentationscheme
6 BEVDetNet: Bird’s Eye View LiDAR Point Cloud based Real-time 3D Object Detection for Autonomous Driving, 4, 2021.
提出了一个统一的分割网络，速度快，可以在BEV2D表示中做目标中心回归以及朝向3D框的预测。
本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
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