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RSS订阅原创 PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection（group的是关键点周围的体素，而不是周围的点）
1.动机为了学习更区别的点云特征，我们将3D体素卷积网络和基于PointNet的方法提取特征相结合。既可以利用3D体素卷积网络高效的学习和高质量的建议，又利用了基于PointNet的网络的灵活感受野的优势。2.怎么做的首先采用稀疏3D体素卷积进行有效的特征编码并产生建议，为了更有效的池化3D建议对应的特征，我们用了两种新的操作：voxel-to-keypoint scene encoding：将场景中的所有体素汇总成少量关键点；point-to-grid RoI feature abstraction
2021-10-21 11:07:45
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原创 Pointnet++（可以完成分类与分割）（本文是受到CNN的启发，层级结构的思想来源于CNN）
Pointnet++（可以完成分类与分割）（本文是受到CNN的启发，层级结构的思想来源于CNN）1.动机之前有些工作是基于point set的，PointNet 是这方面的先驱，但是，它不能捕捉其中度量空间的点的局部结构，这限制了它识别细粒度模式的能力和对复杂场景的概括能力。2.创新点1.解决了生成点集的划分。（farthest point sampling (FPS) algorithm）2.解决了如何通过局部特征学习器提取点集或局部特征。（用之前效果不错的PointNet）3.回顾Point
2021-10-21 10:56:24
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原创 论文笔记：EPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection
EPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection1.摘要这篇文章主要解决3D目标检测中的两个重要问题，包括多传感器融合的使用和定位和分类的置信度的不一致问题。所以我们提出了一个新的融合单元，用逐点的方式使用语义图像特征来提高点的特征，并且不需要任何图像标注（也就是2D检测框）。另外，一个一致性强制损失被用来更好的促进定位和分类置信度的一致性。另外本文代码也已经开源。2.介绍图像信息经常包含大量的语
2021-01-26 21:18:58
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原创 论文笔记：3D-CVF（ECCV 2020）
论文笔记：3D-CVF: Generating Joint Camera and LiDAR Features Using Cross-View Spatial Feature Fusion for 3D Object Detection（ECCV 2020）1.为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷） ?因为之前基于融合的3D目标检测方法在融合时都会丢失到一些信息，导致算法的精度不高，本文想基于这一点进行改进。2.他们怎么做这个研究 （方法，尤其是与之前不同之处） ?1.auto-calibrat
2021-01-11 10:14:54
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原创 论文笔记：CLOCs: Camera-LiDAR Object Candidates Fusion for 3D Object Detection
CLOCs: Camera-LiDAR Object Candidates Fusion for 3D Object Detection1.为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷） ?在3D目标检测领域，目前的fusion普遍都是deep fusion，效果不如只基于lidar的方法。本文选择使用之前不常用的late fusion。2.他们怎么做这个研究 （方法，尤其是与之前不同之处） ?就是将来自不同2D和3D检测器的结果做一个deep fusion，并且fusion处理的的是一个稀疏的向量。3
2020-12-09 20:51:29
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原创 论文笔记：PnPNet: End-to-End Perception and Prediction with Tracking in the Loop
PnPNet: End-to-End Perception and Prediction with Tracking in the Loop1.为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷） ?之前的工作，perception，tracking和prediction（motion forecasting）这三个模块，不管是each component is developed separately（效率低），还是solve the detection and prediction tasks jointly
2020-12-08 11:34:24
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空空如也
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