Data-Driven 3D Voxel Patterns for Object Category Recognition

CVPR2015

http://cvgl.stanford.edu/projects/3DVP/

本文主要使用三维像素特征来检测图像中的车辆,三维模型检测车辆的优势是可以获得额外的信息:高度、遮挡、3D姿态等。

首先来看看我们的3D Voxel Patterns 是什么?

Data-Driven 3D Voxel Patterns for Object Category Recognition_第1张图片

本文算法流程如下:

Data-Driven 3D Voxel Patterns for Object Category Recognition_第2张图片
训练阶段:首先将3D CAD模型与图像对齐,提取得到 3D voxel exemplars, 然后得到 3D voxel patterns,最后训练得到 3D voxel pattern detectors
检测阶段:对2D图像进行3DVP detectors得到检测结果,接着进行 Transfer meta-data and occlusion reasoning 得到 2D 分割结果,最后投影到 3D 得到3D定位。

3DVPs 是什么样子了? 如下图所示:

  1. Experiments
    Data-Driven 3D Voxel Patterns for Object Category Recognition_第3张图片

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