【3D目标检测】开源 | 一种将RGB传感器无缝融合到基于激光雷达的3D目标检测之中的框架

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论文地址： http://arxiv.org/pdf/2111.06881v1.pdf

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来源： UT Austin

论文名称：Multimodal Virtual Point 3D Detection

原文作者：Tianwei Yin

内容提要

基于激光雷达的传感技术驱动着目前的自动驾驶汽车。尽管进展迅速，但目前的激光雷达传感器在分辨率和成本方面仍落后传统彩色相机20年。对于自动驾驶来说，这意味着靠近传感器的大物体很容易看到，但远的或小的物体只包含一两个测量值。这是一个问题，尤其是当这些物体被证明是驾驶危险物时。另一方面，这些相同的物体在车载RGB传感器中清晰可见。在这项工作中，我们提出了一种无缝融合RGB传感器到基于激光雷达的3D目标检测的方法。我们的方法采用一组2D检测来生成稠密的3D虚拟点，以增加原本稀疏的3D点云。这些虚拟点能够自然地集成到任何标准的基于激光雷达的3D探测器以及常规的激光雷达测量之中，得到的多模态检测器简单有效。在大规模nuScenes数据集上的实验结果表明，我们的框架通过显著的6.6 mAP改进了强大的CenterPoint基线，并优于目前具有竞争力的融合方法。

主要框架及实验结果

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