一、大体内容 前面介绍了基于Point的3D目标检测网络(PointRCNN、3DSSD)以及基于voxel的3D目标检测网络(VoxelNet、SECOND、PointPillar),基于Voxel的方法比较高效,其基于多尺度的特征可以生成较高质量的候选框,但是在点云转换成Voxel时会丢失精度,基于Point的方法精度高但是有较高的计算成本,因此作者结合基于Point和基于Vox...
Mask R-CNN可以应用到人体姿势识别,并且在实例分割、目标检测、人体关键点检测三个任务都取得了很好的效果。因此,百度深度学习框架PaddlePaddle开源了用于目标检测的RCNN模型,从而可以快速构建强大的应用,满足各种场景的应用,包括但不仅限于安防监控、医学图像识别、交通车辆检测、信号灯识别、食品检测等等。 用户1386409 ...
论文名称:PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection 作者信息: 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdf 代码地址:https://github.com/sshaoshuai/PCDet2020年的CVPR 商…
1 在传统三维重建算法中引入深度学习方法进行改进 因为CNN在图像的特征匹配上有着巨大优势,所以这方面的研究有很多,比如: DeepVO 其基于深度递归卷积神经网络(RCNN)直接从一系列原始RGB图像(视频)中推断出姿态,而不采用传统视觉里程计中的任何模块,改进了三维重建中的视觉里程计这一环。 BA-Net 其将SfM 算法中的...
引入空间信息:Chen等[47]将 RPN 和 R-CNN 结合的设计扩展到多目3D检测。他们提出分别从左右两幅图像中提取特征,并利用融合特征生成proposal,预测最终结果。这种设计允许 CNN 隐式地从多目中学习视差/深度,并被以下基于多目的3D 检测器所采用[50],[55],[53]。同样为了提供深度信息,Chen[45]提出了另一种方案...
第一种是两阶段框架。这类框架首先生成候选区域（region proposal），然后将其分类成不同的目标类别，所以这也被称为「基于区域的方法」。这类模型主要包括 R-CNN [22]、Fast R-CNN [23]、Faster R-CNN [24]、基于区域的全卷积网络（R-FCN）等。 在单阶段框架中，模型将目标检测任务视为一个统一的端到端...
PointCutMix-R 对于噪音失真的稳健性很好因为它随机采样两个不同类别的点云并直接合成，所以生成的点云是两个已有点云降采样的“重叠”，以至于每个降采样的点云对于另一半来说都相当于噪音失真。所以这样的数据增强模式可以极大地提高噪音失真的稳健性。PointMixup 对变换失真的表现较好因为 PointMixup 是对两个不同...
另外,R-PointNet很像2D图像领域的Mask-RCNN,包含了候选区域提取和候选区域分类, R-PointNet能直接处理点云数据并给予目标候选区域得到实例标签。 [2] SGPN: Similarity Group Proposal Network for 3D Point Cloud Instance Segmentation _ Weiyue Wang 本文思路:...
卷积神经网络(CNN)是近年来迅速发展的一种动脉瘤检测方法,应用前景广阔。近年来,计算机辅助动脉瘤检测的研究大多数均基于无创磁共振血管造影(MRA)。MRA成像软组织对比度高,是临床上广泛应用的诊断成像方式,但它在一定程度上受低分辨率和流动伪影的...
Universal-RCNN：基于可转移图R-CNN的通用目标检测器 用于图像深度估计的无监督域自适应 嵌套命名实体识别的神经分层模型 用于语义场景完成的3D门控递归融合 论文名称：3D Gated Recurrent Fusion for Semantic Scene Completion 作者：Liu Yu /Li Jie /Yan Qingsen /Yuan Xia /Zhao Chunxia /Reid Ian /Cadena ...