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论文地址： http://arxiv.org/pdf/2011.04841v1.pdf
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来源： University of Tennessee Knoxville
论文名称：CenterFusion: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Object Detection
原文作者：Ramin Nabati
内容提要
自动驾驶汽车的感知系统负责检测和跟踪周围的物体。这通常是通过利用多种传感方式来提高鲁棒性和准确性，这使得传感器融合成为感知系统的关键部分。本文针对雷达和摄像机传感器的融合问题，提出了一种利用雷达和摄像机数据进行3D目标检测的中间融合方法。我们的方法称为CenterFusion，首先使用中心点检测网络，通过识别图像上的中心点来检测目标。然后采用一种基于截锥的方法将雷达探测与目标中心点相关联，解决了关键的数据关联问题。相关的雷达探测用于生成基于雷达的特征图，以补充图像特征，并回归到物体的属性，如深度、旋转和速度。在具有挑战性的nuScenes数据集上对CenterFusion进行了评估，相比于所有最先进的基于相机的方法，nuScenes检测评分(NDS)提高了12%以上。进一步证明CenterFusion在不使用任何额外时间信息的情况下显著提高了速度估计精度。
主要框架及实验结果
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