论文作者:Zhupeng Ye,Yinqi Li,Zejian Yuan
作者单位:Xi'an Jiaotong University
论文链接:http://arxiv.org/abs/2309.08369v1
项目链接:https://www.youtube.com/watch?v=1gk1PmsQ5Q8
内容简介:
1)方向:车辆检测
2)应用:智能驾驶
3)背景:现有的基于矩形边界框(BBox)的车辆检测方法在感知宽范围物体,特别是远距离的小物体方面存在困难。而且BBox表达不能提供车辆的详细几何形状和姿态信息。
4)方法:本文提出了一种新颖的基于单摄像头图像的宽范围伪3D车辆检测方法,并结合了高效的学习方法。该模型以拼接图像作为输入,该图像是通过将高分辨率图像的两个子窗口图像组合而成的。这种图像格式最大限度地利用了有限的图像分辨率,以保留关于宽范围车辆物体的基本信息。为了检测伪3D物体,我们的模型采用了专门设计的检测头。这些头部同时输出扩展的BBox和侧投影线(SPL)表示,捕捉车辆的形状和姿态,实现高精度检测。为了进一步提高检测性能,在模型训练过程中设计了一个联合约束损失,结合了物体框和SPL,提高了模型的效率、稳定性和预测准确性。
5)结果:在自建数据集上的实验结果表明,所提出模型在多个评估指标下实现了良好的宽范围伪3D车辆检测性能。演示视频已放置在https://www.youtube.com/watch?v=1gk1PmsQ5Q8。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-731415.html
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