Multi-Source Features Fusion Single Stage 3D Object Detection With Transformer

最小边界框 计算机科学 点云 人工智能 体素 模式识别(心理学) 跳跃式监视 量化(信号处理) 启发式 融合 预处理器 目标检测 计算机视觉 图像(数学) 语言学 哲学 操作系统
作者
Guofeng Tong,Zheng Li,Hao Peng,Yaqi Wang
出处
期刊:IEEE robotics and automation letters 卷期号:8 (4): 2062-2069
标识
DOI:10.1109/lra.2023.3244124
摘要

Due to the high efficiency in extracting context information, voxel-based method is widely used in 3D object detection from point cloud. However, the quantization loss of geometric information is inevitable in the process of voxelization for raw point cloud, which may have a certain impact on final detection performance. To alleviate this problem, we propose a novel single-stage 3D detection algorithm named MFT-SSD for accurate 3D bounding box prediction. Differ from most single-stage methods, our proposed framework combines point-based and voxel-based backbones, and extracts point, multi-scale voxel and BEV features as multi-source features, respectively. In order to enhance the correlation among different representation features, we propose a transformer feature fusion module with self-attention mechanism to fully integrate these multi-source features into richer point-wise features. Then, these fused point-wise features are sent to a candidate generation layer to generate a series of candidate points closer to instance centers. The final 3D bounding boxes are predicted on these generated candidate points. Relevant experiments on KITTI and nuScenes datasets verify that our proposed algorithm has achieved a competitive level compared with some state-of-the-art algorithms.
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
追光者完成签到,获得积分10
刚刚
HJJHJH发布了新的文献求助10
1秒前
Advance.Cheng发布了新的文献求助10
1秒前
传统的大白完成签到,获得积分10
1秒前
复杂的白秋完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
舒适的平蓝完成签到,获得积分10
3秒前
DAI123完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
阳yang发布了新的文献求助10
3秒前
HIH完成签到 ,获得积分10
4秒前
可靠的寒风完成签到,获得积分10
5秒前
Pan完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
6秒前
6秒前
丢丢丢完成签到,获得积分10
6秒前
安静的ky完成签到,获得积分10
6秒前
JamesPei应助mary采纳,获得10
6秒前
木子林夕完成签到,获得积分10
6秒前
勤奋尔丝完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
8秒前
haozi完成签到,获得积分10
8秒前
啾啾啾发布了新的文献求助30
9秒前
KK发布了新的文献求助10
9秒前
魏魏魏完成签到,获得积分10
9秒前
明明发布了新的文献求助10
10秒前
pluto应助淘气科研采纳,获得10
10秒前
晴栀发布了新的文献求助10
10秒前
单纯血茗发布了新的文献求助50
10秒前
冷艳的冬萱完成签到 ,获得积分10
11秒前
lemon完成签到,获得积分10
11秒前
平常的路人完成签到,获得积分10
11秒前
丢丢丢发布了新的文献求助10
12秒前
orixero应助靖123456采纳,获得10
15秒前
SYLH应助chlgkmoney采纳,获得30
15秒前
阳洋洋发布了新的文献求助10
17秒前
所所应助tuo zhang采纳,获得10
18秒前
大米哈哈完成签到,获得积分10
18秒前
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
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
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 4038426
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576119
关于积分的说明 11374556
捐赠科研通 3305834
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819339
邀请新用户注册赠送积分活动 892678
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029