使用 RGB-D 融合在 DiffusionDet 框架中增强的汽车物体检测
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。一项基于视觉的自动驾驶需要可靠高效的对象检测的研究提出了一种 DiffusionDet 框架,该框架利用单目相机和深度传感器的数据融合来提供 RGB 和深度(RGB-D)数据,并通过在训练阶段随机重塑基准边界框,使模型学习噪声加入的相反扩散过程。通过将 RGB 图像的纹理和颜色特征与 LiDAR...
该文章介绍了DiffusionDet,一种基于视觉的自动驾驶对象检测框架。该框架利用单目相机和深度传感器的数据融合,通过特征融合提高汽车目标的检测能力。实验结果显示,在KITTI数据集上取得了2.3的AP增益,尤其在检测小物体方面表现出改进性能。