Punto-rico: enriquecimiento de nubes de puntos escasas de detección y alcance de luz para una detección precisa de objetos tridimensionales
Autores: Zhang, Yanchao; Zheng, Yinuo; Zhu, Dingkun; Wu, Qiaoyun; Zeng, Hansheng; Gu, Lipeng; Zhai, Xiangping Bryce
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Punto-rico: enriquecimiento de nubes de puntos escasas de detección y alcance de luz para una detección precisa de objetos tridimensionales
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Nubes de puntos
Detección de objetos 3D
Point-Rich
HighDensity
HighLight
Conjunto de datos KITTI
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
Las nubes de puntos LiDAR a menudo sufren de dispersión y distribuciones desiguales en escenas al aire libre, lo que conduce al bajo rendimiento de los detectores de objetos 3D de vanguardia. En este documento, proponemos Point-Rich, que está diseñado para mejorar el rendimiento de la detección de objetos 3D. Point-Rich consta de dos módulos clave: HighDensity y HighLight. El módulo HighDensity aborda el problema del desequilibrio de densidad al mejorar la densidad de la nube de puntos. El módulo HighLight aprovecha las características semánticas de la imagen para enriquecer las nubes de puntos. Es importante destacar que Point-Rich no impone restricciones en la arquitectura de detección de objetos 3D y no se ve afectado por el desenfoque de características o profundidad. Los resultados experimentales muestran que en comparación con Pointpillars en el conjunto de datos KITTI, el mAP de Point-Rich bajo la vista de pájaro mejora en promedio un 5.53%.
Descripción
Las nubes de puntos LiDAR a menudo sufren de dispersión y distribuciones desiguales en escenas al aire libre, lo que conduce al bajo rendimiento de los detectores de objetos 3D de vanguardia. En este documento, proponemos Point-Rich, que está diseñado para mejorar el rendimiento de la detección de objetos 3D. Point-Rich consta de dos módulos clave: HighDensity y HighLight. El módulo HighDensity aborda el problema del desequilibrio de densidad al mejorar la densidad de la nube de puntos. El módulo HighLight aprovecha las características semánticas de la imagen para enriquecer las nubes de puntos. Es importante destacar que Point-Rich no impone restricciones en la arquitectura de detección de objetos 3D y no se ve afectado por el desenfoque de características o profundidad. Los resultados experimentales muestran que en comparación con Pointpillars en el conjunto de datos KITTI, el mAP de Point-Rich bajo la vista de pájaro mejora en promedio un 5.53%.