在KITTI基准测试中,Point-GNN仅使用点云就达到了最先进的精度,甚至超过了传感器融合方法。我们的Point-GNN展示了一种新型的基于图神经网络的三维目标检测方法的潜力,它可以作为未来研究的一个很好的基础。我们对Point-GNN中组件的有效性进行了广泛的消融研究。 设计了Point-GNN,一个具有自动配准机制的图神经网络,可以...
对于single-stage检测器,Point-GNN采用图神经网络来获得更紧凑的点云表示,而TANet设计三重注意模块来考虑特征关系。 在自动驾驶领域,在保证高精度的同时实时性也很关键。因此,另一部分工作,如SASSD和Assiel-3Ddet,旨在利用辅助任务或进一步约束来改进特征表示,而不需要在推理期间引入额外计算。基于此,我们制定了Self-...
之后是使用单独(非共享)参数\theta执行两次,最终GNN特征\mathbf{x}_{i}^{\mathrm{GNN}} \in \mathbb{R}^{d_{b}}为 \mathbf{x}_{i}^{\mathrm{GNN}}=h_{\theta}\left(\operatorname{cat}\left[{ }^{(0)} \mathbf{x}_{i},{ }^{(1)} \mathbf{x}_{i},{ }^{(2)} \mathbf{x}_{...
本文的算法比当前所有的基于体素的single-stage检测算法取得了更好的效果,同时性能达到与two-stage point-based的算法相当的水平,但是推理速度可以超过20Hz,比当前最好的point-based算法快2倍。 为了提高执行效率本文去除了传统方法中的FP曾和细化模块,并提出了一种新的融合采样策略作为改进。同时为了进一步提高性能提出...
- 基于度量的方法M:ProtoNet [39], Relation Net [43], FSLGNN [36], - 基于优化的方法O:Meta-learner [28], MAML [8], MetaOptNet [13] 基于度量的方法和基于优化的方法比较结果见表1。可以看出,以PointNet[23]为骨干的ProtoNet[39]在两个数据集上都能达到65.31%和65.96%的最高性能,并且仍有较大的...
我跑第几就盯着搞第几是吧,是我没交养路费吗我gnnd。开始我以为他们是在惩治超速犯罪,后来我明白了,他不是惩治犯罪,他是只想我死。让另外两个上了贡的B拿金牌。 我在落在后边和五六辆警车斗智斗勇,第一旁边的那辆警车,好歹你也演一演吧?你是抓贼呢还是和你孙子出来遛弯呢?两辆车越跑越快比翼双飞是要...
作者使用基于E(n)-等变图的图神经网络(Equivalent GNN,EGNN)层。EGNN层也是置换等变的,这意味着网络对输入节点的映射不随着其输入顺序而变。 在此基础上,PointVS是一个轻量级的E(n)-等变图神经网络模型,总体框架如图1所示。 图1. PointVS模型 (a)筛选测试和训练集。(b)在对接和评分任务上进行基准测试。(...
近期必读的5篇AI顶会CVPR 2020 GNN (图神经网络) 相关论文 ,供大家参考—点云分析、视频描述生成、轨迹预测、场景图生成、视频理解等。 1.Grid-GCNforFastandScalablePointCloudLearning作者...(GCA)模块,Grid-GCN在主要点云分类和分割基准上实现了最先进的性能,并且运行时间比以前的方法快得多。值得注意的是,在...
对于输入的3D点云,像2D一样使用一个bounding box去将相应的物体包围起来,不过这里使用的bounding box也同样变成了3维的做了什么 简单来说,对votenet进行一个改进在每个...,Votenet是将点云集群各自输入到一个分类层得到对象类和边界框,这里增加了一个上下文对象,也就是对象可以从相关对象中获得加权信息,也就是分类...
最近3d目标检测领域出了一篇新作,思路简单,却在nuScenes榜单上高居第二。正式讲解它之前,先附上文章和代码地址: 论文题目:Center-based 3D Object Detection and Tracking 在公众号「3D视觉工坊」后台,回复「CenterPoint」,即可获得论文。 代码:https://github.com/tianweiy/CenterPoint ...