3D Object Detection——BEV-based methods

 

MV3D：Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving

AVOD：Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation

 

代表1：MV3D

雷达点云与单目视觉融合提取3D bounding-box。

1. 将雷达获取的3D点云投影到前视图和鸟瞰图；
2. 在鸟瞰图上通过卷积网络提取特征，回归出初始的包含前景的3D proposal；
3. 将粗糙的3D proposal投影到前视图和RGB图像，因为特征从不同的视角/模态通常有不同的分辨率，作者采用ROI pooling 为每一个模态获得相同长度的特征向量；
4. 在鸟瞰图上也crop出特征，并将三种特征融合。融合方式采用深度融合方式；
5. 用融合后的特征再次进行分类和回归。

输入数据：

深度融合：

 

 

代表2：AVOD

激光+单目相机

输入为RGB图像和BEV（Bird Eye View），利用FPN网络得到二者全分辨率的特征图，再通过Crop和Resize提取两个特征图对应区域的特征，并进行融合，对挑选出的top k 个3D proposal进行3D物体检测。

相比MV3D，改进有：

1. 只使用BEV和RGB图像，不使用前视图数据和density数据，计算量更小；
2. 在特征提取上，MV3D使用降采样后的特征图，而AVOD使用FPN提取全分辨率特征，有益于小目标检测；
3. AVOD采用的是crop and resize operation进行不同视角特征提取；
4. MV3D只是给出了8个顶点，没有任何的几何约束关系，而AVOD利用一个底面以及高度约束了3D Bounding Box的几何形状。