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作者

1 篇 xu junkai
1 篇 wu boxi
1 篇 peng liang
1 篇 yang zheng
1 篇 he xiaofei
1 篇 cheng haoran

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1 篇 英文

检索条件"主题词=Visual 3D object detection"

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详细简洁

排序：

object-level data Augmentation for visual 3d object detection in Autonomous driving

Object-level Data Augmentation for Visual 3D Object Detectio...

引用

2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2025

作者： Cheng, Haoran Xu, Junkai Peng, Liang Yang, Zheng He, Xiaofei Wu, Boxi Zhejiang University Hangzhou310027 China FABU Inc. Hangzhou310030 China

ISBN: (纸本)9798350368741

data augmentation plays an important role in visual-based 3d object detection. Existing detectors typically employ image/BEV-level data augmentation techniques, failing to utilize flexible object-level augmentations because of 2d-3d inconsistencies. This limitation hinders us from increasing the diversity of training data. To alleviate this issue, we propose an object-level data augmentation approach that incorporates scene reconstruction and neural scene rendering. Specifically, we reconstruct the scene and objects by extracting image features from sequences and aligning them with associated LidAR point clouds. This approach is intended to conduct the editing process within a 3d space, allowing for flexible object manipulation. Additionally, we introduce a neural scene renderer to project the edited 3d scene onto a specified camera plane and render it onto a 2d image. Combined with scene reconstruction, it overcomes the challenges stemming from 2d/3d inconsistencies, enabling the generation of object-level augmented images with corresponding labels for model training. To validate the proposed method, we apply our method to various multi-camera 3d object detectors, consistently boosting the performance. © 2025 IEEE.

关键词： data augmentation visual 3d object detection

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