Python 3.6+ PyTorch 1.0+ a. Clone the PointRCNN repository. git clone https://github.com/happinesslz/EPNet.git b. Install the dependent python libraries likeeasydict,tqdm,tensorboardXetc. c. Build and install thepointnet2_lib,iou3d,roipool3dlibraries by executing the following command: ...
原文coding地址:GitHub - happinesslz/EPNet: EPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection(ECCV 2020) 1.概述 本文主要关注3d目标检测的两个问题:(1)多传感器应用-lidar+camera(2)3d目标检测中检测框置信度和目标置信度不一致的问题。 本文提出具体改进点:( 1)使用图像语义分割...
LiDAR based methods often inevitably produce false-positive detection results, especially when the geometric structure of a background object is similar to the 3D objects to be detected. b) 容易漏检远距离或者小目标物体,主要原因是这些物体包含的点云数量太有限,不足以支撑准确的检测结果; Moreover, LiD...
内容提要 本文旨在解决3D检测任务中两个关键问题,即多传感器(即激光雷达点云和摄像机图像)的利用,以及定位和分类置信度不一致的问题。为此,我们提出了一种新的融合模块,在不添加任何图像注释的情况下,以逐点的方式用语义图像特征增强点特征。此外,采用一致性强制损失来明确地鼓励定位和分类置信度的一致性。我们设计了...
代码链接:GitHub - happinesslz/EPNet: EPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection(ECCV 2020) 论文来源:2020 ECCV 1 Abstract 本文主要解决3D目标检测中的2个问题:多传感器数据融合和定位与分类置信度之间的不一致性。提出了一种新的融合模块,基于point-wise的方式,用语义图像特...