Fast Point R-CNN引入了基于体素的主干,用于生成高质量的3D Proposals,并应用了基于注意力的PointNet池化模块进行框细化。PV-RCNN首先集成了基于点和体素的特征学习方案,其中,作为中间关键点的一小组原始点用多尺度3D体素特征来丰富,并且通过RoI网格池化提取3D RoI特征以进行框的细化。 Voxel R-CNN将精确的关键点替换...
首先,采用传统的图像物体检测算法比如Faster RNN来得到2D的物体框,同时也检测车辆上的关键点。然后,将这些2D物体框和关键点与数据库中的多种3D车辆CAD模型分别进行匹配,选择相似度最高的模型作为3D物体检测的输出。 Deep MANTA 3D-RCNN[8]提出采用Inverse-Graphics方法,基于图像来恢复场景中各个目标的3D形状和姿态。
因此,Faster R-CNN-like 2D RoI池化模块将具有不同大小目标的每个3D RoI特征转换为固定的空间范围用于3D Proposal细化和置信度预测。值得注意的是第2个R-CNN阶段与Faster R-CNN略有不同,因为它需要在可管理的尺度上使用池化图,并通过横向连接层充分融合语义空间特征。 4.4、Training Losses 提出的Pillar R-CNN框架...
我们的3D Faster RCNN 初期在Extended Caffe 上过于耗时,但因为在计算资源充足环境下我们的做法比较有效,所以没有去考虑一些更快的检测算法,比如SSD、YOLO等,这点也算是路径依赖的教训了。 代码开源说明: 我们在GitHub (https://github.com/YiYuanIntelligent/3DFasterRCNN_LungNoduleDetector) 开源了核心代码,特别是...
感觉yolo的这个置信度之后再预测类别的操作有点类似于Faster RCNN,Faster RCNN的RPN是先找出有可能是目标的proposals,并没有预测类别,到了后面的Fast RCNN才预测类别。 2、yolo鲁棒性强 与DPM和RCNN相比,将测试数据集换掉,yolo的检测效果也很好。原文如下: ...
Stereo R-CNN扩展了 Faster R-CNN 用于立体输入,以同时检测和关联左右视图中的目标。在RPN之后增加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和目标尺寸,并结合左右视图中的2D边界框来计算粗略的3D目标边界框。然后,通过使用左右感兴趣区域的基于区域的光度对齐来恢复准确的3D边界框,下图是它的网络结构。
与单帧检测器(如Faster R-CNN)相比,Stereo R-CNN可以同时检测并关联左右图像的2D边界框,并进行微小修改。使用权重共享ResNet-101和FPN作为骨干网络来提取左右图像的一致特征。,受益于新提出的训练目标设计,如下图,没有额外的数据关联计算。 整个网络结构分为以下的几个部分: ...
Faster R-CNN扩展为立体信号输入,以同时检测和关联左右图像中的对象。稀疏的关键点,视点和对象尺寸是通过在三维区域提议网络之后添加其他分支来预测的,该分支网络与2D左右框组合以计算3D粗略对象边界框。然后,通过使用左RoI和右RoI的基于区域的光度对齐来恢复准确的3D边界框。
随着Faster-RCNN的出现,2D目标检测达到了空前的繁荣,各种新的方法不断涌现,百家争鸣,但是在无人驾驶、机器人、增强现实的应用场景下,普通2D检测并不能提供感知环境所需要的全部信息,2D检测仅能提供目标物体在二维图片中的位置和对应类别的置信度,但是在真实的三维世界中,物体都是有三维形状的,大部分应用都需要有目标...
论文的模型基于Faster R-CNN[61],一个端到端的基于区域的目标检测框架。Faster RCNN由主干网络组成,通常是CNN,它将输入图像嵌入到更高维的特征空间中。区域建议网络(RPN)预测表示图像中的目标候选的感兴趣区域(RoI)。2D box head输入主干特征图并处理每个RoI以预测类别和更准确的2D边界框。Faster R-CNN可以通过添...