这里采用的是类似于mask rcnn的结构进行关键点的预测,定义了4个3D semantic keypoint,即车辆底部的3D corner point,同时将这4个点投影到图像,得到4个perspective keypoint,这4个点在3D bbox regression起到一定的作用,我们在下一部分再介绍。在keypoint检测任务中,利用Roi Align得到的14*14特征图,经过卷积和反卷...
Pyramid R-CNN是一个两阶段的3D目标检测网络,主要是考虑目前的方法在第二阶段提取感兴趣RoI特征时,不能有效地处理兴趣区域点云稀疏和不均匀分布的问题。如下图所示超过7%的点云总数少于10个,这样特征是不完整的,因此会影响检测效果,另外点云分布也不均匀 为了解决上述问题,Pyramid RCNN在第二阶段提出了一个新颖的...
文献[1]提出了一种在立体图像方法中充分利用稀疏,密集,语义和几何信息的三维物体检测方法,称为立体R-CNN,用于自动驾驶。 Stereo R-CNN的网络体系结构将输出立体框,关键点,尺寸和视点角,然后输出3D框估计和密集3D框对齐模块。 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...
1. 网络结构与目标 Pyramid RCNN旨在解决传统三维目标检测网络在第二阶段提取感兴趣区域特征时面临的点云稀疏、分布不均的问题。该网络通过新颖的设计，在KITTI及Waymo Open等数据集上显著提升了检测效果。2. 创新点：Pyramid RoI Head模块 Pyramid RoI Head模块是Pyramid RCNN的核心创新点，包含RoIgrid ...
作为3D目标检测框架之一,PointVoxel-RCNN(PV-RCNN)用于从点云中精确检测3D物体。该方法深度整合了3D体素卷积神经网络(CNN)和基于PointNet的集合抽象,以学习更具判别性的点云特征。它充分利用了3D体素CNN的高效学习和高质量提议,以及PointNet网络的灵活感受野。具体而言: 该方法通过一个体素集合抽象模块,将3D场景总结为...
Pyramid R-CNN的创新点在于其新颖的pyramid RoI Head模块，这一模块包含RoI-grid Pyramid、RoI-grid Attention和Density-Aware Radius Prediction(DARP)三个关键组件。在第一阶段，网络选择不同的BackBone方案以获得3D RoIs及兴趣点。随后，第二阶段的Pyramid RoI head对每个RoI执行一系列操作以提升检测精度...
We present a fast inverse-graphics framework for instance-level 3D scene understanding. We train a deep convolutional network that learns to map image regions to the full 3D shape and pose of all object instances in the image. Our method produces a compact 3D representation of the scene, which...
飞桨开源框架1.7版本发布了用于3D点云分类、分割和检测的PointNet++和PointRCNN模型。支持ShapeNet，ModelNet，KITTI等多种点云数据集，在ModelNet40数据集上，PointNet++分类精度可达90%，在 KITTI（Car）的Easy数据子集上，PointRCNN检测精度可达86.66%，持平世界领先水平。开发者在飞桨框架基础上可快速完成任务，...
实验结果验证了Fast Point R-CNN的有效性和快速性，在三维检测方面达到SOTA水平，尤其在高质量目标检测中表现出色。综上所述，Fast Point R-CNN结合体素表示和原始表示，采用3D卷积和2D卷积共同提取特征，有效提高目标检测速度和精度，尤其是在三维检测任务中，展现出其独特优势。
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Voxel方法的优势,提出新的两阶段目标检测框架PV-RCNN...