本文提出了一种名为Fully Sparse Fusion (FSF)的全稀疏多模态3D物体检测框架。该框架由两个主要部分组成:双模态实例生成模块和双模态实例预测模块。
双模态实例生成模块包括两个部分:LiDAR实例生成和相机实例生成。LiDAR实例生成使用3D实例分割生成LiDAR实例,相机实例生成利用2D实例分割生成相机实例。这两种实例相互补充,可以克服单一模态的局限性。
双模态实例预测模块包括四个部分:实例特征提取、实例特征交互、实例形状对齐和最终预测头。这些模块可以有效地融合双模态实例,产生最终的3D检测结果。
此外,作者还提出了一种双阶段的实例标签分配策略,以解决相机实例中噪声点的问题。
总的来说,FSF框架实现了全稀疏的多模态3D物体检测,在nuScenes、Waymo Open Dataset和Argoverse 2数据集上均取得了SOTA性能,特别是在长距离检测场景下表现出色。
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by Yingyan Li,L... kl. arxiv.org 04-30-2024
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