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三維場景空間的似物性與多模態特征融合研究 版權信息
- ISBN：9787302555087
- 條形碼：9787302555087 ; 978-7-302-55508-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
三維場景空間的似物性與多模態特征融合研究 本書特色
本書入選“清華大學優秀博士學位論文叢書”。 本書獲評2017 ACM SIGAI中國優秀博士論文獎、中國圖像圖形學會全國優秀博士論文、清華大學優秀博士論文。
三維場景空間的似物性與多模態特征融合研究 內容簡介
論文核心貢獻是把三維場景認知（Thinking in 3D）引入圖像識別，提出了一種數據與認知雙向驅動的三維語義理解的理論框架，在似物性預測和多模態特征融合等核心問題上取得了關鍵性突破，并應用于自動駕駛場景的三維感知，具有重要理論意義和應用價值。本書適合計算機領域的科研人員和工程師閱讀。
三維場景空間的似物性與多模態特征融合研究 目錄
目錄
第 1章緒論 .......................................................................................1
1.1研究背景與意義 ......................................................................1
1.1.1似物性預測與物體檢測 .................................................3
1.1.2三維場景建模與三維物體表示 .......................................4
1.1.3特征學習與多模態特征融合 ...........................................5
1.2研究目標與主要貢獻 ...............................................................6
1.3本書的組織結構 ......................................................................9
第 2章基于語義特征的圖像似物性預測與三維物體檢測 ...................... 11
2.1引言 ..................................................................................... 11
2.1.1背景知識與研究動機 ................................................... 11
2.1.2理論方法與創新點 ...................................................... 12
2.2相關工作 .............................................................................. 14
2.2.1基于底層特征的似物性預測 ......................................... 14
2.2.2基于圖像的物體檢測與姿態估計 .................................. 15
2.2.3圖像語義特征提取 ...................................................... 16
2.3基于場景先驗的三維區域選取 ................................................ 16
2.3.1三維場景物體空間估計 ............................................... 17
2.3.2三維物體區域選取策略 ............................................... 18
2.4基于語義特征的似物性預測 ................................................... 18
2.4.1基于語義特征的能量*小化模型 .................................. 18
2.4.2三維似物性區域的推理 ............................................... 21
2.4.3能量模型的參數學習 ................................................... 22
2.5基于多任務學習的三維物體檢測網絡 ...................................... 22
三維場景空間的似物性與多模態特征融合研究
2.5.1區域上下文信息融合 ................................................... 23
2.5.2多任務預測網絡 ......................................................... 24
2.6實驗分析 .............................................................................. 25
2.6.1數據集和評價指標 ...................................................... 25
2.6.2似物性區域的召回率 ................................................... 26
2.6.3物體檢測與姿態估計 ................................................... 28
2.6.4語義特征分析 ............................................................. 31
2.7小結與討論 ........................................................................... 34
第 3章基于場景空間認知的三維點云似物性預測 ................................ 37
3.1引言 ..................................................................................... 37
3.1.1背景知識與研究動機 ................................................... 37
3.1.2理論方法與創新點 ...................................................... 38
3.2相關工作 .............................................................................. 40
3.2.1三維場景點云表示 ...................................................... 40
3.2.2基于點云的三維物體檢測 ............................................ 40
3.3基于場景空間認知的點云三維物體表示 ................................... 41
3.3.1三維點云的體素網格表示 ............................................ 41
3.3.2三維點云的似物性準則 ............................................... 42
3.4三維點云的似物性預測與物體檢測 ......................................... 42
3.4.1基于三維點云特征的似物性建模 .................................. 43
3.4.2三維似物性區域的推理 ............................................... 44
3.4.3類別無關的似物性預測 ............................................... 45
3.4.4融合深度信息的雙路檢測網絡 ..................................... 46
3.5實驗分析 .............................................................................. 47
3.5.1似物性區域的召回率 ................................................... 47
3.5.2二維物體檢測與姿態估計 ............................................ 51
3.5.3三維物體檢測與定位 ................................................... 53
3.5.4立體視覺與激光雷達的對比 ......................................... 54
3.5.5模型分解實驗 ............................................................. 56
3.6小結與討論 ........................................................................... 58
目錄 17
第 4章基于數據驅動的多視角三維特征學習 ....................................... 59
4.1引言 ..................................................................................... 59
4.1.1背景知識與研究動機 ................................................... 59
4.1.2理論方法與創新點 ...................................................... 60
4.2相關工作 .............................................................................. 62
4.2.1數據驅動的似物性預測 ............................................... 62
4.2.2多模態特征融合 ......................................................... 63
4.3三維點云的多視角表示方法 ................................................... 63
4.3.1點云的俯視圖表示 ...................................................... 64
4.3.2點云的前視圖表示 ...................................................... 64
4.4三維似物性預測網絡 ............................................................. 65
4.4.1基于全卷積網絡的似物性區域建模 ............................... 65
4.4.2似物性區域生成與似物性預測 ..................................... 66
4.5多視角區域特征融合網絡 ....................................................... 67
4.5.1多視角感興趣區域池化 ............................................... 67
4.5.2深度融合網絡 ............................................................. 67
4.5.3三維區域回歸與姿態估計 ............................................ 69
4.5.4隨機訓練與輔助監督 ................................................... 69
4.6實驗與分析 ........................................................................... 70
4.6.1實現細節 ................................................................... 70
4.6.2三維物體檢測性能 ...................................................... 72
4.6.3二維物體檢測性能 ...................................................... 75
4.6.4特征融合方式對比 ...................................................... 76
4.7小結與討論 ........................................................................... 77
第 5章應用：高效多任務場景語義理解 .............................................. 79
5.1引言 ..................................................................................... 79
5.1.1背景知識與研究動機 ................................................... 79
5.1.2方法概要與創新點 ...................................................... 80
5.2相關工作 .............................................................................. 81
5.2.1神經網絡加速 ............................................................. 81
三維場景空間的似物性與多模態特征融合研究
5.2.2場景語義分割 ............................................................. 82
5.3高效基礎網絡 FastNet ............................................................ 82
5.3.1 FastNet網絡結構 ....................................................... 83
5.3.2 ImageNet分類性能 .................................................... 86
5.4多任務統一網絡模型 ............................................................. 88
5.5自動駕駛感知應用 ................................................................. 90
5.5.1道路障礙物檢測 ......................................................... 90
5.5.2場景語義分割 ............................................................. 91
5.5.3實時多任務語義預測 ................................................... 92
5.6小結與討論 ........................................................................... 93
第 6章總結與展望 ........................................................................... 97
6.1總結 ..................................................................................... 97
6.2展望 ..................................................................................... 99
參考文獻 ........................................................................................... 101
在學期間發表的學術論文與研究成果 ................................................... 115
致謝 .................................................................................................. 117
展開全部
三維場景空間的似物性與多模態特征融合研究 作者簡介
作者于2017年6月從清華大學獲得工學博士學位，畢業后加入深圳市大疆創新科技有限公司擔任算法研究員。作者于博士期間從事計算機視覺與機器學習研究，在三維場景語義理解方面的研究取得了多項具有國際影響力的創新性成果。作者在IEEE TPAMI、CVPR、NIPS等國際頂級期刊和會議上發表論文10余篇。這些成果受到了國內外同行學者的關注和認可，論文他引440余次。作者曾獲2017 ACM SIGAI中國優秀博士論文獎、中國圖像圖形學會全國優秀博士論文、清華大學優秀博士論文、清華大學博士生國家獎學金等榮譽。
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