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3d目标检测权威发布_3d目标检测国内外现状(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

3d目标检测

浪潮SimpleBEV：多模态新突破 𐟓š 本周，我们深入研究了浪潮科技在arXiv上发布的图像+激光雷达多模态融合感知算法框架SimpleBEV。这篇文章在BEVFusion的基础上进行了改进，显著提升了感知性能。 𐟔 一、论文核心亮点在本文中，作者提出了一种名为SimpleBEV的感知算法模型。通过在nuScenes数据集上的实验，SimpleBEV实现了77.6%的NDS指标，在3D目标检测任务上达到了SOTA的感知性能。整体网络框架图如下： 𐟓Š 二、研究背景感知在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色。自动驾驶汽车配备了多种传感器，如激光雷达和图像传感器，以获得准确、全面的感知结果。激光雷达点云提供精确的定位和几何信息，而图像则提供丰富的语义信息。由于这两类传感器数据的互补特性，许多研究工作都在关注如何更好地融合视觉和激光雷达数据，以提高自动驾驶系统的3D目标检测性能。 𐟔砤𘉣€网络模型结构与技术细节 SimpleBEV算法由两条分支构成：Lidar Branch和Camera Branch。Lidar Branch采用了SECOND点云特征提取网络结构，通过多个稀疏3D卷积层生成多尺度3D特征。为了捕获多尺度目标的能力，作者引入了多尺度特征融合策略。首先，将不同阶段的多尺度3D特征转化为多个二维BEV特征。然后，利用多次上采样和卷积运算融合多个BEV特征，得到最终的LiDAR-BEV特征。 𐟓 核心创新点二：Lidar Branch（针对激光雷达分支的相关改进）激光雷达分支的整体架构如下图所示，采用了常见的SECOND点云特征提取网络结构。通过将多个稀疏3D卷积层依次应用到特征图上，生成多尺度3D特征。此外，为了捕获多尺度目标的能力，作者还引入了多尺度特征融合策略。 𐟓ᠥ››、融合策略最后，将Camera分支和LiDAR分支得到的BEV特征进行通道维度的合并，并送入到BEVEncoder模块完成进一步的特征提取，最后接3D检测头输出最终的3D检测结果。 𐟔 通过这些改进，SimpleBEV算法在多模态感知性能上取得了显著提升，为自动驾驶系统的感知任务提供了新的解决方案。

3D目标检测还有未来吗？𐟤” ### 自动驾驶的需求变化 𐟚— 在自动驾驶领域，4D建模变得越来越重要，而不仅仅是静态的3D建模。虽然很多公司都在宣传他们的Occupancy Network，但实际上展示的更多是3D建模，离特斯拉提出的Occupancy Flow概念还有很大差距。下游任务的挑战 𐟌 下游的路径规划需要预测未来几秒的轨迹，这意味着需要对未来的世界进行建模。Voxel级别的表示在时序目标检测和预测方面存在困难，尤其是预测未来轨迹时，需要处理目标与环境之间的交互。直接使用网络输出的流量来推断未来，可能导致目标在时序变化中出现不稳定性。完整的上下游Pipeline 𐟛 ️ 虽然可以基于Occupancy建立一整套上下游的Pipeline，但要解决跟踪抖动和预测不稳定等问题，过程相当复杂。因此，Occupancy Network的作用在逐渐被替代。目前，特斯拉等公司正在开发的world model和端到端（end-to-end）解决方案，通过神经网络直接预测未来场景并输出规划和控制结果。 Occupancy Network的地位 𐟏… 在新的自动驾驶框架中，Occupancy Network可能只是一个中间表示，甚至不再需要这样的中间步骤。未来趋势更倾向于直接从环境建模到控制的整体网络，简化了传统复杂的流程，提升了效率和精度。总的来说，虽然3D目标检测在过去和现在都有其应用价值，但随着技术的发展和需求的变化，它可能不再是未来自动驾驶技术的核心。

目标检测的创新点有哪些？𐟤” 目标检测在各种场景下都有广泛的应用，从医学影像到交通监控，再到安防X光检测，它的应用场景真是五花八门。那么，这些场景下的目标检测有哪些创新点呢？让我们一起来看看吧！多场景应用下的目标检测创新点 𐟌 通用目标检测：多尺度特征融合在通用目标检测中，多尺度特征的选择和融合是一个重要的创新点。通过结合不同尺度的特征，可以有效提升模型的检测性能。注意力和Transformer的探索利用注意力和Transformer模型进行目标检测也是一个热门方向。通过引入注意力机制，模型可以更好地关注关键区域，从而提高检测准确率。结合扩散模型将扩散模型与目标检测相结合也是一个新颖的思路。扩散模型可以帮助模型更好地处理复杂场景下的目标检测问题。结合大语言模型/图神经网络将大语言模型或图神经网络与目标检测相结合，可以进一步提升模型的泛化能力和检测效果。轻量级目标检测网络 𐟌𑊨𝻩‡级目标检测网络针对网络结构复杂、参数过多的问题，设计轻量化模型是一个重要的创新点。通过优化网络结构，可以在保证检测效果的同时，降低模型的复杂度。特定问题的目标检测针对特定应用场景下的目标检测问题，通过增加适配性的网络模块来提升效果也是一个有效的途径。比如，针对特殊的应用问题，可以设计特定的网络结构来优化检测效果。结合对比学习将对比学习与目标检测相结合也是一个值得探索的方向。通过对比学习，模型可以更好地学习到目标的特征表示，从而提高检测准确率。改进Transformer用于目标检测针对损失函数进行改进，设计新的目标函数，可以加快网络的收敛速度，进一步提升目标检测的效果。无监督/自监督/半监督学习无监督、自监督和半监督学习的目标检测也是一个重要的创新点。通过研究新的训练方法，可以提升模型在不同领域的泛化能力。遥感目标检测识别 𐟌 关键区域快速提取设计具有数据筛选机制的关键区域快速提取技术是一个重要的创新点。比如，基于自适应空间选择内核的候选区域提取技术可以有效提升提取速度和准确性。旋转框检测设计高精准、低复杂度的旋转框遥感检测器也是一个值得探索的方向。通过基于深度信息融合的多尺度感知模型，可以有效提升旋转框的检测效果。网络压缩技术研究网络剪枝、参数量化和知识蒸馏等多种模型压缩技术也是一个重要的创新点。通过面向在轨平台的近似无损网络压缩技术，可以有效降低模型的复杂度。三维点云领域目标检测 𐟔 三维点云/伪点云中的目标检测通过间接获得点云的方式，实现图像的3D目标检测是一个新颖的思路。比如，可以利用伪点云的方法来进行三维目标检测。二维-三维融合用于三维目标检测研究2D3D融合方法，提升多模态目标检测性能也是一个重要的创新点。通过结合二维和三维的信息，可以有效提升三维目标检测的效果。总的来说，目标检测的创新点非常丰富多样，涵盖了从网络结构到应用场景的各个方面。希望这些信息能给你带来一些灵感！𐟒က

轻舟智航面试全攻略：从技术到HR ### 一面：实习经历与模型优化 𐟎“ 在第一轮面试中，面试官主要询问了我的实习经历。几乎每段实习都得到了详细的探讨，特别是模型训练效果不佳时该如何调整，以及可能存在的问题和优化方向。我还被问到了关于目前各大主机厂使用的感知方案，虽然当时脑子有点抽，回答不太理想，但后来意识到面试官可能想了解的是主流的3D目标检测方法和融合方案。此外，还有两个代码题，难度适中，整体体验不错。面试官还详细介绍了部门的业务情况，让我对未来充满了信心。二面：技术细节与挑战 𐟔犊第二轮面试主要探讨了ealss模型的细节，如何解决分辨率和模型容量不能同时满足的问题。还谈到了使用LSTM的时序网络进行车尾灯检测的细节，如何获取多帧的特征信息。面试官还问到能否将车尾灯标签预测作为YOLO额外的任务head预测，而不是再进行特征提取等操作。代码题很简单，要求找出一个先增再减序列的最大值，并询问了如何用二分法解决。面试官表情严肃，我也有些紧张。 HR面：职业规划与行业看法 𐟤” HR面试主要是开放性问题，包括对自动驾驶行业的看法、端到端的了解和看法，以及自驾解决方案企业相较于主机厂做自驾的优缺点。还简单询问了薪资期望，感觉有些低估了市场行情。反问与内部了解 𐟤 在面试结束前，我询问了感知组是否只负责感知部分，还是需要带上部署后处理等上车调试。面试官也简单介绍了轻舟的发展历程和团队情况。整体氛围不错，公司在为理想汽车提供解决方案，上半年还去顺义出差了几个月。工作强度不大，但算法部门可能较高。去年年终奖有些不如意。总结 𐟓 这次面试经历让我对轻舟智航有了更深入的了解，也让我对自己的职业规划有了更清晰的定位。希望这次分享能对同样在寻找自动驾驶行业机会的你有所帮助！

2022年CVPR精选200篇论文推荐最近周末我也没闲着，为了让大家能更快地获取和学习最新的计算机视觉技术，我特意整理了近200篇精选论文，涵盖了目前最热门的研究方向𐟔壀‚下面给大家简单介绍一下这些论文的主题𐟑‡ 𐟓ƒ GCN、GNN 𐟓ƒ GAN 𐟓ƒ 迁移学习 𐟓ƒ 目标检测：(2D、3D) 𐟓ƒ 目标跟踪 𐟓ƒ 模型训练 𐟓ƒ 异常检测、伪装目标检测、视频、人物交互、关键点、消失点、车道线、边缘检测 𐟓ƒ 监督学习 𐟓ƒ 分割：（语义分割、图像分割、全景分割） 𐟓ƒ 多模态：视听学习、视觉﹣语言 𐟓ƒ 主动学习元学习 𐟓ƒ 图像转换、生成、合成、处理 𐟓ƒ 图像质量评估﹣人脸 𐟓ƒ 三维视觉(三维重建、3D点云) 𐟓ƒ 人脸识别、人脸生成合成﹣重建﹣编辑﹣伪造以上就是这些论文的大纲展示。

摸，因为这几天又玩了一下，日常科普一下，玩置景的没事不要把盗版素材和有使用领域的导入编辑器分享或倒卖，Blender也一样，分享了留着以后随时可以被扒。去年就连我也已经实现百万规模基于点云的3维模型的搜索，这玩意比图像还精准，因为图像还有各种角度视角，PS一下许多时候现在的模型还看不太出来，要看语义分割和目标检测的精准性。不过好笑的是，许多收集各种变成合集的，有的说什么清朝已经付过钱了云云，反正乱得很，正经小朋友们不要被误导了。编辑器置景一导出，一批量检测，3d模型除去贴图基本上，有乱搞的，或原创数据被偷盗的有需要帮助的可以找@剑域帝国

3D 激光点云的多目标跟踪多目标跟踪中的检测后跟踪（Tracking-by-Detection）方法，其核心在于利用当前帧与先前帧的目标检测结果进行匹配。该方法架构由数据关联与滤波器两大模块构成。数据关联模块负责解决跨时间点的目标匹配难题，而滤波器模块则专注于目标的运动状态预估与轨迹更新。在数据关联方面，业界广泛采用的方法包括多重假设跟踪（MHT）、匈牙利算法（Hungarian Algorithm）、联合概率数据关联（JPDA）及全局最近邻（GNN）等。至于滤波器，卡尔曼滤波器与粒子滤波器则是最为常见的选择。ABJDMOT算法，作为这一领域的创新之作，巧妙地将匈牙利匹配与卡尔曼滤波器结合，以应对3D MOT挑战，其在性能上的显著提升赢得了工业界的广泛青睐。然而，ABJDMOT在4D（即加入时间维度的三维空间）匹配时，仅依赖于目标矩形框的3D重叠度，这在某些情境下可能导致前后帧间无重叠部分的目标被遗漏。为解决此问题，斯坦福大学与丰田技术研究院于2020年推出了PDMOT算法，该算法引入马氏距离作为匹配依据，结合匈牙利算法，旨在进一步提升算法性能。此外，学者们还不断探索在匹配过程中融入更多特征信息，如目标的几何尺寸、朝向、外形等，以增强匹配的准确性。例如，H.Wa等人的研究便是在此方向上的一次有益尝试。针对多目标跟踪（MOT）领域，一些学者聚焦于改进基于轨进片段（tracklet-based）的方法，指出传统检测驱动的多目标跟踪算法过度依赖目标检测的性能，忽视了目标历史信息的有效利用。为此，他们探索了利用多帧点云序列或轨进片段，结合深度学习技术来提取目标的独特特征，旨在实现端到端的多目标跟踪解决方案。例如，在UCAI会议上，H.Wa等人提出的PC-TCNN算法便是这一思路的杰出代表。该算法创新性地从点云序列中初步生成候选轨进片段，随后对这些片段进行精细化处理，并通过将精细化的轨进与先前片段相关联，有效实现了对目标的连续追踪。相较于基于检测的3D MOT算法，此类基于轨进片段的方法往往能取得更高的跟踪精度，但在实时性方面仍有待进一步优化和提升。在2020年的OS会议上，针对3D多目标跟踪问题，基于经典的2D图像目标跟踪算法SORT，创新性地提出了ABJDMOT算法。该算法聚焦于目标跟踪的精确性，通过采用向量匹配策略，有效对比当前帧与历史帧中目标的数据，并借助卡尔曼滤波在多维空间中精准估计目标的运动状态。ABJDMOT算法展现出卓越的性能，据统计，在多个基准测试中，其平均运行精度高达207 APPS，同时在多目标跟踪准确度（MOTA）方面亦表现优异。ABJDMOT算法的整体架构其核心流程包括五个关键步骤：首先，从目标检测模块获取当前帧（t时刻）目标的位置、大小及特征信息（A）；随后，利用历史帧（t-1时刻）中各目标的运动信息，通过卡尔曼滤波预测其在当前帧的潜在状态（B）；接着，通过数据关联模型，将当前帧的检测结果与卡尔曼滤波预测的目标状态进行匹配（C）；对于成功匹配的目标，采用卡尔曼滤波的更新步骤，以获取其最新的运动状态估计（D）。这一过程确保了ABJDMOT算法在复杂场景下的高效与准确。 SimTrack，一种基于tracking-by-detection理念的3D多目标跟踪算法，当前在工业界占据核心地位。然而，其高度依赖即时的目标检测结果，且目标跟踪信息对检测优化的反馈不足。此外，匹配步骤复杂，需人工定制匹配规则并精细调整阈值与参数。SimTrack的运作流程，其核心在于利用多帧点云作为输入，通过基于柱状体素或普通体素的骨架网络提取特征，生成伪BEVs图像。随后，网络输出分化为三个关键分支：混合时间中心图分支用于定位目标在多帧点云序列中的首次出现位置，运动估计分支负责估算目标运动偏移，而回归分支则专注于获取目标的详细尺寸与姿态信息。在推理阶段，SimTrack凭借先前混合时间中心图中的位置信息与运动预测，预判当前各目标的可能位置，并与最新混合时间中心图进行关联，实现精准的目标跟踪与检测。SimTrack通过混合时间中心图创新性地整合了多帧点云中的目标信息，实现了目标的自动化匹配、消失目标的智能剔除与新生目标的即时检测，彻底摒弃了传统跟踪方法中的复杂启发式匹配步骤。这一创新不仅简化了跟踪流程，更为我们未来的研究与实践开辟了新的思路与方向。

机器视觉研究生项目：深度学习与视觉设计我们提供机器视觉相关的研究生项目，涵盖业务设计和工程设计等领域。项目包括深度学习、传统算法和应用程序开发等多个方面。以下是一些具体的内容：深度学习：涵盖YOLO系列目标检测、实例分割和目标跟踪等实现，以及模型改进套餐（如魔改YOLOv5/YOLOv8/YOLOv7/YOLOv9）。我们还提供模型代跑服务（4090）。传统视觉：包括Halcon/OpenCV的应用，如手势识别、OCR识别和3D/2D测量等。应用程序开发：涉及Qt、pyQt和C#等开发工具，包括算法嵌入、接口函数开发和深度学习模型部署等。此外，我们还支持图片、视频和摄像头数据源，提供训练、模型改进和测试服务。如果有其他需求，欢迎具体协商。

ROS+Gazebo：机器人全解析探索ROS和Gazebo仿真的世界，开启机器人设计与实现的奇妙旅程！𐟚€𐟤– 𐟔 深入理解ROS（机器人操作系统）与Gazebo仿真的结合，为机器人设计与实现提供强大的技术支持。 𐟚— 从阿克曼小车到全向机器人，探索不同类型机器人的设计与实现。 𐟔砦ŽŒ握差速、双足、四轮、四轴飞行器的调试技巧，以及3D建图的方法。 𐟛䯸路径规划、激光雷达避障、深度相机避障，提升机器人的自主导航能力。 𐟓ˆ 通过ROS2和ROS1项目，实现Gazebo仿真、RViz可视化、SLAM建图、自主避障路径规划导航以及多点导航。 𐟔 探索机器人SLAM、路径规划、自主导航以及深度学习目标检测等任务。 𐟛 ️ 调试、3D建图、路径规划、激光雷达避障，全方位提升机器人的性能。加入我们，一起探索ROS与Gazebo仿真的无限可能！𐟌Ÿ𐟌

多模态融合3D目标检测教程（视频+答疑）

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