其实Cylinder这种表示很早就有了,3D sparse Convolution也早就有了。而发现柱坐标的voxel和普通三维栅格的表示相同,都可以用3D sparse Convolution做特征提取这个问题就很妙。 本文的效果也许可以再次证明,sparse convolution的特征提取效果可能要优于point-based network的方法的。 blog.csdn.net/wqwqqwqw1 亮点2 检测遮...
1.分类对于稀疏卷积有两种: 一种是Spatially Sparse Convolution ,在spconv中为 SparseConv3d。就像普通的卷积一样,只要kernel 覆盖一个 active input site,就可以计算出output site。对应论文SECOND: Sparsel…
Sparse3Dconvolutionalneuralnetworks BenGraham UniversityofWarwick b.graham@warwick.ac.uk May12,2015 Abstract Wehaveimplementedaconvolutionalneuralnetworkdesignedforpro- cessingsparsethree-dimensionalinputdata.Theworldweliveinisthree dimensionalsotherearealargenumberofpotentialapplications.Inthe questforefficiency,we...
其大体思想先像普通卷积一样先扫描一遍,构建输入输出规则索引矩阵(这里不做具体计算,只记录输入和输出索引对应的关系),在真正做卷积时就可以跳过不需要计算的0元素,计算完成后再借助索引矩阵恢复至输出相应位置。 这一个是SECOND的重点,也是比较难理解的地方,感兴趣的可以参考:how-does-sparse-convolution-work或者通俗...
Volume network体积网络 因为便于处理网格数据,3D CNN是语义场景补全SSC任务中使用最流行的(如图7b所示)。由于completion补全任务非常需要上下文信息,因此通常做法使用U-Net架构(如图7所示),即带跳跃连接的编-解码器。后者的好处不仅是提供上下文信息,但也可以启用有意义的coarser场景表示,在SSC中用于输出多尺度预测或启用...
Spatially Sparse Convolution与传统卷积类似，只要kernel覆盖到活跃输入点，就会计算输出。SubMConv3d则更特殊，只有当kernel中心在活跃输入点上时才进行计算，以保持输入和输出特征图的稀疏性，从而节省计算量。然而，SubMConv3d的卷积感受野有限，因此常与stride=2的SparseConv3d结合使用以扩大视野。通俗来说，...
3.2 Sparse Convolutional Middle Extractor(稀疏卷积层) 3.3 Region Proposal Network(RPN网络) 4.其他 5.实验结果分析 3D目标检测小白。阅读记录中可能有些地方理解不是很恰当,欢迎批评指正。 论文链接:mdpi.com/1424-8220/18/1 代码链接:github.com/traveller59/ 1.简介 VoxelNet提出了一种基于Voxel进行识别的3D...
* 题目: Fast Sparse 3D Convolution Network with VDB* PDF: arxiv.org/abs/2311.0276* 作者: Fangjun Zhou,Anyong Mao,Eftychios Sifakis* 题目: 3D-Aware Talking-Head Video Motion Transfer* PDF: arxiv.org/abs/2311.0254* 作者: Haomiao Ni,Jiachen Liu,Yuan Xue,Sharon X. Huang* 其他: WACV2024...
Scene-aware Generative Network for Human Motion Synthesis 考虑环境对于人物移动的影响。 Motion-from-Blur:3D Shape and Motion Estimation of Motion-blurred Objects in Videos 对因为高速移动所以模糊的视频进行轨迹和形体的重建。 Depth Estimation Putting People in their Place: Monocular Regression of 3D People...
基于Point-Voxel方法是介于point-based和voxel-based之间的一种方式。PV-RCNN是首个经典point-based和voxel-based结合的网络,论文提出了Voxel Set Abstraction操作,将Sparse Convolution主干网络中多个scale的sparse voxel及其特征投影回原始3D空间,然后将少量的keypoint (从点云中sample而来) 作为球中心,在每个scale上去聚...