PointPainting是工业界发表的一篇多模态3D物体目标检测Paper,在文中作者提出了一种图像与点云的新型融合方案。PointPainting提出一种顺序融合的方法来解决该问题,其工作原理是将LIDAR点投影到图像语义分割网络的输出中,并将分类分数附加到每个点云上,Painted的点云可以输入任何LIDAR点云的网络,在Point-RCNN、voxelnet、poin...
基于Point系列的3D点云检测器一般逐点检测采样,PointRCNN是领域中比较经典的一篇文章,基于原始密集点云数据直接进行特征提取和RPN操作。 论文使用PointNet++网络实现前景与背景分割,主要分为两个阶段。第一阶段生成一大堆很冗余的bounding ...
点云是一种表示3D空间数据的方式,它由一组离散的点组成,每个点都包含了空间坐标和其他属性信息。基于点云的3D目标检测算法主要利用这些点的空间分布和属性信息来识别物体。 一种常见的基于点云的3D目标检测算法是使用深度学习模型来处理点云数据。这类模型通常会将点云数据转化为一种适合深度学习处理的形式,如体素网...
IA-SSD是CVPR2022最新提出的网络,论文针对三维激光雷达点云的有效目标检测问题开展了研究,为了减少内存和计算成本,现有的基于point的pipeline通常采用任务无关随机采样或最远点采样来逐步向下采样输入pointset,然而并非所有点对目标检测任务都同等重要。对于detector来说,前景点本质上比背景点更重要。基于此,论文提出了一种...