The 3D SA-UNet introduces a 3D Spatial Attention Module that highlights important lesion features, such as WMH, while suppressing unimportant regions. Additionally, to capture features at different scales, we extend the Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) module to a 3D version, enhancing the ...
SA-SSD通过附加的前景分割和物体中心点估计任务引导Voxel分支去更好的学习点特征和利用点之间的空间关系,同时也避免了3D物体候选框和ROI Pooling步骤。作为一个单阶段的检测器,SA-SSD可以达到25FPS,准确度也仅比PV-RCNN略低(79.79% vs. 81.43%)。 SA-SSD网络结构[17] 落地期(2020年至今) 在之前的快速发展期中...
然后,通过空间交叉注意力(SCA)和自注意力(SA)更新 OCC Query 集。 紧凑占用表示。 通过采用 EVT,作者已经得到了一个具有几何意识的 3D OCC 特征。直接将此特征作为 IVT 的输入是一种简单的方法。然而,计算具有高分辨率 3D OCC 特征(例如,200x200x16)的 SCA 将导致显著的计算开销。此外,由于 3D 空间的稀疏性...
FCN + Unet+FusionNet+segnet+deconvNet的区别--->个人的理解(可能有偏差) 1,FCN 开山之作 1)把全卷积转换成了卷积网络 2)像素级别融合+跳跃连接 3)反卷积 实验证明是FCN-8s是最佳网络。 2、U-Net 1)继续沿用卷积神经网络 2)反卷积+对等层的通道数增加,不是像素数值增加,尺寸保持不变,可以不全以前丢失信...
具体而言,我们提出了一种通用方法,使用一组线性特征基来提取网格控制的 UNet 高斯头像的外观。我们用单个线性层取代了基于 CNN 的繁重架构,从而提高了速度并支持一系列实时下游应用。要创建特定的面部表情,只需在特征系数和提取的基之间进行点积即可。这种高效的方法消除了测试期间对输入网格的要求,从而提高了表情生成...
部分感知阶段采用类似UNet的[165]net工作,并带有稀疏卷积和稀疏反褶积,以学习点级特征,用于预测和粗略生成对象内部部件位置。零件聚合阶段采用感知roi的池化来聚合预测的零件位置,进行箱体细化。 4.1.2 Single Shot Methods 这类方法使用单阶段的网络,直接预测类别概率和回归物体的3D bounding boxes。这类方法不需要产生...
如下图所示,作者所谓的稀疏LSTM是因为对于输入的当前帧的特征和隐含层的特征会先送入3D稀疏UNet做特征提取,最后LSTM相应的输出也需要从voxel到point转化输出。 上图中的LSTM结构即是Vanilla LSTM的衍生,对于一般的LSTM有如下图的计算公式,这里的 表示当前特征, 表示隐含层的特征。这里的几个LSTM中的gate都是从根据...
MinkUNet (CVPR'2019) SPVCNN (ECCV'2020) Cylinder3D (CVPR'2021) TPVFormer (CVPR'2023) 室内 PointNet++ (NeurIPS'2017) PAConv (CVPR'2021) DGCNN (TOG'2019) 2、获取MMDetection3D镜像 我们先看看mmdetection3d-main/docker/Dockerfile文件,用来构建docker镜像的 ...
VT-UNet的解码器从连续的VT解码器块（VT-Dec-Blks），3D补丁扩展层和分类器开始，以产生最终预测。在解码器中，作者通过引入混合形式的自注意力机制进一步提高模型的预测质量。解码器模块包括四个分组到SA模块和交叉注意力（CA）模块中的SA块，这两个模块使用正常和移位窗口操作来注入更多的归纳偏差。在...
这里跟pointgroup相同,使用子流形稀疏卷积的UNET从点云中提取特征,分别输出语义标签与偏移量。其中偏移分支的损失函数为:实例中心定义为该 .Point Aggregation 在3D空间中,同一实例的点本质上是彼此相邻的。利用这种空间约束进行聚类是很直观的。因此,基于语义标签和中心偏移向量,我们使用基本且紧凑的聚类方法来获得初步...