无人驾驶中的目标检测--MODNet: Moving Object Detection Network for Autonomous Driving
来源:互联网 发布:梅西绝杀皇马 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 02:48
MODNet: Moving Object Detection Network with Motion and Appearance for Autonomous Driving
这里讲视频动作识别中的 two stream networks 框架应用于无人驾驶中的目标检测,视频分析中的 motion and appearance cues
本文的 contributions 主要以下三点:
1)提出了一个新颖的多任务学习系统用于无人驾驶,它可以融合 motion and appearance cues
2)这个系统同时检测车辆和运动分割
3)我们提出了一个方法,可以将 KITTI dataset 转出本系统需要的训练数据,我们称得到的数据库为 KITTI MOD
下面首先来看看 KITTI MOD Dataset 的生成
对于车辆我们主要利用了 odometry information and annotated 3D bounding boxes ,odometry information 可以帮助我们将相机的速度得到。从 3D bounding boxes 我们可以得到 2D bounding boxes,根据 3D centroids 我们可以估算出车辆的速度,根据这个速度结合相机的速度,我们可以判断出车辆是否运动。我们可以将运动车辆区分出来。
MODNet Two Stream Multi-Task Learning Architecture
采用 VGG16 网络,输入 RGB图像和 光流场
A detector similar to the detection decoder in [26] denoted as FastBox is used. It is based on Yolo[22] as a single shot detector utilizing the first 15 convolutional layers from VGG16
损失函数定义如下
Experiment
- 无人驾驶中的目标检测--MODNet: Moving Object Detection Network for Autonomous Driving
- Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving
- [论文解读]Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving
- 目标检测“A MultiPath Network for Object Detection”
- 目标检测--Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection
- [论文解读] Monocular 3D Object Detection for Autonomous Driving Xiaozhi
- 对这个运动目标检测方法实现的结果A Hybrid Algorithm for Moving Object Detection
- 基于视频的移动目标检测 Moving Object Detection
- 目标检测--A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection
- 目标检测--Feature Pyramid Networks for Object Detection
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- 目标检测--Focal Loss for Dense Object Detection
- 目标检测“Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection”
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- 目标检测(Object Detection)
- Coursera Deep Learning 第四课 卷积神经网络 第三周 目标检测 编程作业 Autonomous driving application
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