Improved Object Proposals with Geometrical Features for Autonomous Driving
المؤلفون المشاركون
Feng, Yiliu
Cai, Wanzeng
Liu, Xiaolong
Fu, Huini
Liu, Yafei
Liu, Hengzhu
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-04-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper aims at generating high-quality object proposals for object detection in autonomous driving.
Most existing proposal generation methods are designed for the general object detection, which may not perform well in a particular scene.
We propose several geometrical features suited for autonomous driving and integrate them into state-of-the-art general proposal generation methods.
In particular, we formulate the integration as a feature fusion problem by fusing the geometrical features with existing proposal generation methods in a Bayesian framework.
Experiments on the challenging KITTI benchmark demonstrate that our approach improves the existing methods significantly.
Combined with a convolutional neural net detector, our approach achieves state-of-the-art performance on all three KITTI object classes.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Feng, Yiliu& Cai, Wanzeng& Liu, Xiaolong& Fu, Huini& Liu, Yafei& Liu, Hengzhu. 2017. Improved Object Proposals with Geometrical Features for Autonomous Driving. Mobile Information Systems،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189005
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Feng, Yiliu…[et al.]. Improved Object Proposals with Geometrical Features for Autonomous Driving. Mobile Information Systems No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189005
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Feng, Yiliu& Cai, Wanzeng& Liu, Xiaolong& Fu, Huini& Liu, Yafei& Liu, Hengzhu. Improved Object Proposals with Geometrical Features for Autonomous Driving. Mobile Information Systems. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189005
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1189005
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر