自动驾驶激光点云 3D 目标检测 PointPillar 论文简述 之前有针对 VoxelNet 这篇论文做过简述,今天的主题是 PointPillar。 PointPillar 是 2019 年提出来的模型,相比于之前的点云处理模型,它有 3 个要点: 提出Pillar 这个概念,将类 PointNets 模型能够以 Pillar 为基础单位学习点云特征 运用标准化的 2D 卷
比如对(none,11,11,256)的特征做卷积,第一次做depth-wise,有256个通道,所以分成256组,kenel为256个(3,3,1)的,生成的256个(none,9,9,1)的,那接下去怎么用1*1的kenel去对这个分组之后的特征空间去做point卷积呢?是将原先256个分组合成一组,然后再做一次point卷积,kenel为(1,1,256,x),最后生成(9,9,...
Trident Nariman Point周边有许多著名的购物地标,包括Warp 'n' Weft、Courtyard、Wayword & Wise、Colaba Street Market、Mangaldas Market、Natesan's Antiqart、Charagh Din Shirts、New Kingston Fashion、Phillips和Volte Gallery。这些地方提供了丰富多样的购物选择,无论您是寻找时尚精品、传统艺术品还是当地特色商品,...
This is the official implementation of our paper SiT-MLP: A Simple MLP with Point-wise Topology Feature Learning for Skeleton-based Action Recognition Note: Our approch is MLP-based and GCN-free. The graph folder is adopted for different modality. Abstract Graph convolution networks (GCNs) have...
This is the official implementation of our paper SiT-MLP: A Simple MLP with Point-wise Topology Feature Learning for Skeleton-based Action Recognition Note: Our approch is MLP-based and GCN-free. The graph folder is adopted for different modality. Abstract Graph convolution networks (GCNs) have...
根据它的设计,PointNet所捕获的局部特征是point-wise的,而不能捕获由度量引起的局部结构。PointNet++先利用Sampling layer和Grouping layer构建局部邻域,再利用PointNet layer编码(提取)局部特征。也就是文章中提到的Hierarchical Point Set Feature Learning。 PointNet的采样密度是uniform的,而PointNet++可以处理non-uniform ...
这一点从网络结构图中可以看出。网络的第一阶段叫做VoxelRPN,类似于VoxelNet/SECOND的网络结构,用来对体素化的点云进行处理,网络由3D卷积层+2D的2D的RPN构成;网络的第二阶段是RefinerNet,将原始点云加入进来,并融入注意力机制,提高检测效果。从这个角度来看,这个网络应该叫Refiner-VoxelNet或许更为贴切(我胡说的)。
通过3D和2D之间的映射关系,提取2D图像上对应点的point feature,即3D point → 2D point → point features。 To fetch the corresponding point-wise image features, we project LiDAR points onto the image plane by a homogeneous transformation to set up the correspondence. Afterwards, LiDAR points are ...
做法:cat[local 2d feature, 3d feature] 外接J个head,每个Head独立预测自己的joint embedding特征,该joint wise feature将作为condition信息,在diffusion每个迭代轮次均被使用。 算法pipeline看图即可,与diffusion model几乎一致了。 Code Code Link 分析一下xx.py,Q1:模型Backbone是什么?Q2:模型预测noise还是预测去噪之...
分类heatmap是一个值都在0到1之间的类别C个channels的map,可以想象就是个千层饼,每一层表示对该类在这个map上的分布预测情况。target制作根据实际gt中心位置,用gaussian distribution的密度函数来画,方差也就是半径大小根据实际这个object box的尺寸而定。计算loss使用pixel-wise的focal loss,也就是说每个channel层...