摘要
在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络，能够联合推理三维检测，跟踪和运动预测给定的数据由三维传感器捕获。通过对这些任务进行联合推理，我们的整体方法对遮挡以及范围内的稀疏数据更加健壮。我们的方法在三维世界的鸟瞰图上执行跨空间和时间的三维卷积，这在内存和计算方面都非常有效。我们在几个北美城市捕获的新的大规模数据集上进行的实验表明，我们可以在很大程度上超越最先进的技术。重要的是，通过共享计算，我们可以在30毫秒内完成所有任务。
作者
会议
CVPR 2018
论文全文
“速度与激情:一个卷积网络的实时端到端3D检测、跟踪和运动预测”(PDF)
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