Complex-YOLO: An Euler-Region-Proposal for Real-Time 3D Object Detection on Point Clouds

计算机科学 点云 人工智能 目标检测 计算机视觉 水准点(测量) 对象(语法) 姿势 模式识别(心理学) 大地测量学 地理
作者
Martín Simón,Stefan Milz,Karl Amende,Horst–Michael Groß
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 197-209 被引量:283
标识
DOI:10.1007/978-3-030-11009-3_11
摘要

Lidar based 3D object detection is inevitable for autonomous driving, because it directly links to environmental understanding and therefore builds the base for prediction and motion planning. The capacity of inferencing highly sparse 3D data in real-time is an ill-posed problem for lots of other application areas besides automated vehicles, e.g. augmented reality, personal robotics or industrial automation. We introduce Complex-YOLO, a state of the art real-time 3D object detection network on point clouds only. In this work, we describe a network that expands YOLOv2, a fast 2D standard object detector for RGB images, by a specific complex regression strategy to estimate multi-class 3D boxes in Cartesian space. Thus, we propose a specific Euler-Region-Proposal Network (E-RPN) to estimate the pose of the object by adding an imaginary and a real fraction to the regression network. This ends up in a closed complex space and avoids singularities, which occur by single angle estimations. The E-RPN supports to generalize well during training. Our experiments on the KITTI benchmark suite show that we outperform current leading methods for 3D object detection specifically in terms of efficiency. We achieve state of the art results for cars, pedestrians and cyclists by being more than five times faster than the fastest competitor. Further, our model is capable of estimating all eight KITTI-classes, including Vans, Trucks or sitting pedestrians simultaneously with high accuracy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
羞涩的文轩完成签到 ,获得积分10
1秒前
6秒前
7秒前
北城完成签到 ,获得积分10
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
9秒前
12秒前
爱听歌电灯胆完成签到 ,获得积分10
12秒前
不爱吃西葫芦完成签到 ,获得积分10
13秒前
申燕婷完成签到 ,获得积分10
14秒前
橙子完成签到 ,获得积分10
16秒前
ruochenzu发布了新的文献求助10
16秒前
fusheng完成签到 ,获得积分10
25秒前
浮生完成签到 ,获得积分10
30秒前
xinjie完成签到,获得积分10
32秒前
Will完成签到,获得积分10
37秒前
cuddly完成签到 ,获得积分10
38秒前
掉头发的小白完成签到,获得积分10
39秒前
不想看文献完成签到 ,获得积分10
42秒前
43秒前
当女遇到乔完成签到 ,获得积分10
43秒前
独行者完成签到,获得积分10
44秒前
眼睛大的电脑完成签到,获得积分10
44秒前
46秒前
敏敏发布了新的文献求助10
47秒前
木木完成签到 ,获得积分10
48秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
48秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
49秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
49秒前
如意2023完成签到 ,获得积分10
49秒前
fomo完成签到,获得积分10
53秒前
nagi发布了新的文献求助10
56秒前
jfeng完成签到,获得积分10
58秒前
JN完成签到,获得积分10
1分钟前
忐忑的书桃完成签到 ,获得积分10
1分钟前
qaplay完成签到 ,获得积分0
1分钟前
友好语风完成签到,获得积分10
1分钟前
CLTTTt完成签到,获得积分10
1分钟前
yk完成签到,获得积分10
1分钟前
甜美的初蓝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
早安完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038066
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575779
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305584
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022