arXiv (Cornell University)· 2016· Ön baskı
Tam Konvolüsyonel Ağ Kullanarak 3B Lidar'dan Araç Tespiti
Vehicle Detection from 3D Lidar Using Fully Convolutional Network
- 275atıf
- 2016yıl
Kısa özet
Önerilen yeni bir yöntem, 3B Lidar nokta bulutu verilerini 2B nokta haritasına dönüştürerek ve bunu kullanarak araçları tespit etmek için 2B tam konvolüsyonel ağ (FCN) kullanır, KITTI veri kümesinde son teknoloji performansı elde eder.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Lidar verilerinden 3B araç tespiti için 2B tam konvolüsyonel ağ (FCN) önerilmiştir.
- 3B Lidar nokta bulutu verileri, işleme için 2B nokta haritası olarak temsil edilir.
- FCN, nesne olma olasılığını ve 3B sınırlayıcı kutuları aynı anda tahmin eder.
- Yeni bir sınırlayıcı kutu kodlaması, 2B bir ağdan 3B tahmin yapılmasına olanak tanır.
- Yöntem, KITTI veri kümesinde son teknoloji performansı elde eder.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Convolutional network techniques have recently achieved great success in vision based detection tasks. This paper introduces the recent development of our research on transplanting the fully convolutional network technique to the detection tasks on 3D range scan data. Specifically, the scenario is set as the vehicle detection task from the range data of Velodyne 64E lidar. We proposes to present the data in a 2D point map and use a single 2D end-to-end fully convolutional network to predict the objectness confidence and the bounding boxes simultaneously. By carefully design the bounding box encoding, it is able to predict full 3D bounding boxes even using a 2D convolutional network. Experiments on the KITTI dataset shows the state-of-the-art performance of the proposed method.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. arXiv (Cornell University), 2016 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Enstrümantasyon
InstrumentationPhysics and Astronomy