三维场景空间的似物性与多模态特征融合研究--聚文网

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编辑推荐

本书入选“清华大学优秀博士学位论文丛书”。

内容简介

三维场景空间的语义理解是计算机感知真实物理世界并与其交互的基础，在自动驾驶、机器人、增强现实等领域具有广泛的应用前景。本书通过将三维场景认知引入图像识别，提出了一种数据与认知双向驱动的三维语义理解的理论框架，在似物性预测和多模态特征融合等核心问题上取得了关键性突破，并应用于自动驾驶感知，实现了高效的多任务语义理解。本书适合从事自动驾驶、机器人、增强现实等专业研究的学者和工程技术人员阅读参考。

作者简介

"作者于2017年6月从清华大学获得工学博士学位，毕业后加入深圳市大疆创新科技有限公司担任算法研究员。作者于博士期间从事计算机视觉与机器学习研究，在三维场景语义理解方面的研究取得了多项具有国际影响力的创新性成果。作者在IEEE TPAMI、CVPR、NIPS等国际顶级期刊和会议上发表论文10余篇。这些成果受到了国内外同行学者的关注和认可，论文他引440余次。作者曾获2017 ACM SIGAI中国优秀博士论文奖、中国图像图形学会全国优秀博士论文、清华大学优秀博士论文、清华大学博士生国家奖学金等荣誉。 "

第1章绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 似物性预测与物体检测
1.1.2 三维场景建模与三维物体表示
1.1.3 特征学习与多模态特征融合
1.2 研究目标与主要贡献
1.3 本书的组织结构
第2章基于语义特征的图像似物性预测与三维物体检测
2.1 引言
2.1.1 背景知识与研究动机
2.1.2 理论方法与创新点
2.2 相关工作
2.2.1 基于底层特征的似物性预测
2.2.2 基于图像的物体检测与姿态估计
2.2.3 图像语义特征提取
2.3 基于场景先验的三维区域选取
2.3.1 三维场景物体空间估计
2.3.2 三维物体区域选取策略
2.4 基于语义特征的似物性预测
2.4.1 基于语义特征的能量最小化模型
2.4.2 三维似物性区域的推理
2.4.3 能量模型的参数学习
2.5 基于多任务学习的三维物体检测网络
2.5.1 区域上下文信息融合
2.5.2 多任务预测网络
2.6 实验分析
2.6.1 数据集和评价指标
2.6.2 似物性区域的召回率
2.6.3 物体检测与姿态估计
2.6.4 语义特征分析
2.7 小结与讨论
第3章基于场景空间认知的三维点云似物性预测
3.1 引言
3.1.1 背景知识与研究动机
3.1.2 理论方法与创新点
3.2 相关工作
3.2.1 三维场景点云表示
3.2.2 基于点云的三维物体检测
3.3 基于场景空间认知的点云三维物体表示
3.3.1 三维点云的体素网格表示
3.3.2 三维点云的似物性准则
3.4 三维点云的似物性预测与物体检测
3.4.1 基于三维点云特征的似物性建模
3.4.2 三维似物性区域的推理
3.4.3 类别无关的似物性预测
3.4.4 融合深度信息的双路检测网络
3.5 实验分析
3.5.1 似物性区域的召回率
3.5.2 二维物体检测与姿态估计
3.5.3 三维物体检测与定位
3.5.4 立体视觉与激光雷达的对比
3.5.5 模型分解实验
3.6 小结与讨论
第4章基于数据驱动的多视角三维特征学习
4.1 引言
4.1.1 背景知识与研究动机
4.1.2 理论方法与创新点
4.2 相关工作
4.2.1 数据驱动的似物性预测
4.2.2 多模态特征融合
4.3 三维点云的多视角表示方法
4.3.1 点云的俯视图表示
4.3.2 点云的前视图表示
4.4 三维似物性预测网络
4.4.1 基于全卷积网络的似物性区域建模
4.4.2 似物性区域生成与似物性预测
4.5 多视角区域特征融合网络
4.5.1 多视角感兴趣区域池化
4.5.2 深度融合网络
4.5.3 三维区域回归与姿态估计
4.5.4 随机训练与辅助监督
4.6 实验与分析
4.6.1 实现细节
4.6.2 三维物体检测性能
4.6.3 二维物体检测性能
4.6.4 特征融合方式对比
4.7 小结与讨论
第5章应用：高效多任务场景语义理解
5.1 引言
5.1.1 背景知识与研究动机
5.1.2 方法概要与创新点
5.2 相关工作
5.2.1 神经网络加速
5.2.2 场景语义分割
5.3 高效基础网络FastNet
5.3.1 FastNet网络结构
5.3.2 ImageNet分类性能
5.4 多任务统一网络模型
5.5 自动驾驶感知应用
5.5.1 道路障碍物检测
5.5.2 场景语义分割
5.5.3 实时多任务语义预测
5.6 小结与讨论
第6章总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
在学期间发表的学术论文与研究成果
致谢

三维场景空间的似物性与多模态特征融合研究

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