VirtualPainting: 利用虚拟点和距离感知数据增强解决稀疏性的三维物体检测
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过使用基于相机图像生成虚拟 LiDAR 点,并利用图像分割网络获得的语义标签增强这些虚拟点,以解决稀疏分布的、被遮挡或远离的对象检测问题,并通过生成专门的训练样本的距离感知数据增强技术,将这种方法无缝地整合到各种三维框架和二维语义分割方法中,从而显著提高整体检测准确性,并在 KITTI 和 nuScenes 数据集上的评估中展示了在三维和鸟瞰视角检测基准上的重大改进。
通过生成虚拟LiDAR点并利用图像分割网络的语义标签增强,解决稀疏分布、遮挡和远离的对象检测问题。通过距离感知数据增强技术整合到三维框架和二维语义分割方法中,提高检测准确性。在KITTI和nuScenes数据集上评估,显示了重大改进。