同时作者结合了3D与2D卷积,先用3D卷积降维,在使用三次2D卷积层进行卷积,并将特徵叠加起来,高层卷积有较语意信息,而低层有较多空间信息,能够互补,然后用anchor-base的方法分类与回归,得到第一阶段检测框‧ 2. 第二阶段 - RefinerNet 作者指出,一阶段的VoxelRPN已经有不错的检测效果了(优化voxelnet结构的工作),...
1.FastRCNN Fast-RCNN 题目:Fast R-CNN 名称:Fast R-CNN 论文:arxiv.org/abs/1504.0808 代码:github.com/rbgirshick/f Faster-RCNN 题目:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 名称:Faster R-CNN:使用区域提议网络实现实时目标检测 论文:arxiv.org/abs/1506.01...
Fast Point RCNN旨在解决激光雷达点云数据量大、分布稀疏的问题，以及直接使用CNN处理困难和体素化方法易丢失信息或计算量过大的挑战。该方法通过结合体素表示和原始表示，实现了快速、有效的三维目标检测。方法概述：第一阶段：利用体素化生成预测区域。通过VoxelRPN模块对点云进行体素化，并使用3D卷积和2D...
不同的是,PointRCNN在第一阶段太慢了,又是前景分割,又是前景点的RPN回归。索性在FastPointRCNN中,作者直接利用基于Voxel的数据处理方式进行点云结构化,然后利用三维卷积和二维卷积的堆叠实现Voxel特征的提取。 至于为什么使用这种三维卷积和二维卷积的堆叠方式呢?直接用全三维卷积或者二维卷积有什么问题呢? 全三维卷积...
训练Fast Point R-CNN 包括两个步骤。首先训练 VoxelRPN 直到收敛,然后根据提取的特征和推断的边界框对 Refiner- Net 进行训练。 数据集 KITTI 数据集提供 7481 张图像和点云用于训练,7518 张用于测试。根据规则,将训练数据分为一个训练集(3712 个图像和点云),其中约有 14000 个汽车标注和一个验证集(3769 个...
Fast R-CNN采用端到端的训练方式,同时学习分类器和边界框回归器的参数。 它使用多任务损失函数来同时优化分类和定位任务。多任务损失函数由两部分组成:分类损失(通常使用交叉熵损失)和边界框回归损失(通常使用平滑L1损失)。通过反向传播算法更新网络参数,以最小化多任务损失函数。 与R-CNN和SPP-net的对比: 与R-...
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。
fast R-CNN的主要创新点有:将最后一个卷积层的SSP层改为RoI池化层,另外提出了多任务损失函数(Multi-task Loss),将边框回归直接加入到CNN网络中训练,同时包含了候选区域分配损失和位置损失。 RoI池化层: 实际上是SPP层的简化版,SPP层对每个候选区域使用了不同大小的金字塔映射,即SPP层采用多个尺度的池化层进行池化...
训练Fast Point R-CNN 包括两个步骤。首先训练 VoxelRPN 直到收敛,然后根据提取的特征和推断的边界框对 Refiner- Net 进行训练。 数据集 KITTI 数据集提供 7481 张图像和点云用于训练,7518 张用于测试。根据规则,将训练数据分为一个训练集(3712 个图像和点云),其中约有 14000 个汽车标注和一个验证集(3769 个...
训练Fast Point R-CNN 包括两个步骤。首先训练 VoxelRPN 直到收敛,然后根据提取的特征和推断的边界框对 Refiner- Net 进行训练。 数据集 KITTI 数据集提供 7481 张图像和点云用于训练,7518 张用于测试。根据规则,将训练数据分为一个训练集(3712 个图像和点云),其中约有 14000 个汽车标注和一个验证集(3769 个...