The invention provides a method and a system for object detection and pose estimation within an input image (1), as well as several interrelated methods and systems. A 6-degree of-freedom object detection and pose estimation is performed using a trained encoder-decoder convolutional artificial ...
本文首先讨论和实验证明了以上三点对于Detector的负面作用,然后提出了DDOD用于解决上述问题。DDOD包含三个部分,分别为: label assignment disentanglement; spatial feature alignment disentanglement; pyramid supervision disentanglement 由上图可以看出,在DDOD的加持下,retinaNet、FCOS、ATSS的效果都得到了明显的提升,而且没有...
DDOD包含三部分，显著提升retinaNet、FCOS、ATSS模型性能，而推理时间未显著增加。接下来，详细解析本文的创新点。首先，讨论了“label assignment conjunction”，即仅对“前景”样本应用回归损失，确保从特征图中获取足够信息估计对象位置。然而，设置分类和回归IoU阈值不需一致，且推断时不存在“正样本”概念...
第三步:使用VFE层(VoxelNet中讲述)对每个propoals提取特征。并将特征展平交给box prediction head使用。 这个玩意和VoxelNet的区别在于,首先选出了N个点做处理,并且只传递这N个点的梯度。这一步增强了体素形式下点云数据的特征表达。 而和PointNet++比起来,他使用了VoxelNet的体素形式,加速了运算。 总的来说,这一...
We present a new two-stage 3D object detection framework, named sparse-to-dense 3D Object Detector (STD). The first stage is a bottom-up proposal generation network that uses raw point cloud as input to generate accurate proposals by seeding each point with a new spherical anchor. It achieve...
ReadPaper是粤港澳大湾区数字经济研究院推出的专业论文阅读平台和学术交流社区,收录近2亿篇论文、近2.7亿位科研论文作者、近3万所高校及研究机构,包括nature、science、cell、pnas、pubmed、arxiv、acl、cvpr等知名期刊会议,涵盖了数学、物理、化学、材料、金融、计算机
详解一阶段3D物体检测网络 SE-SSD: Self-Ensembling Single-Stage Object Detector From Point Cloud 本文介绍一篇一阶段的3D物体检测网络:SE-SSD,论文已收录于 CVPR 2021。 这里重点是理解本文提出的 Consistency Loss 、Orientation-Aware Distance-IoU Loss、Shape-Aware Data Augmentation。 论文链接为:https://arxi...
STD:Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud(腾讯&香港大学),主要思想本文提出了一种新的两阶段3D目标检测框架,称之为稀疏到稠密三维目标检测框架(STD)。第一个阶段是自下而上的proposal生成网络,该网络使用原始点云作为输入,通过为每个点播种新的球形a
Focal Loss for Dense Object Detection RetinaNet Introduction 1、交叉熵损失函数(CE) 2、全卷积网络(FCN) 对输入图片尺寸无要求,无全连接层,只有卷积层(分割问题最后一个卷积核1*1) 3、特征金字塔(FPN) Focal Loss(按分类难度增加对难分类样本的关注度) RetinaNet Detector Experiments 网络结构讲解:https://zhu...
CheckerPose: Progressive Dense Keypoint Localization for Object Pose Estimation with Graph Neural Network Ruyi Lian Haibin Ling Department of Computer Science, Stony Brook University, Stony Brook, NY 11794-2424, USA {rulian,hling}@cs.stonybrook.edu Abstract ...