实际上候选框A包括了ground-truth box的所有3D点,并且重叠严重,这应该是一个积极的proposal;而候选框B的IoU值低,建议为否定,但也包含了大多数ground-truth box的3D点。实际上,候选框A和B的判定应该是相近的,在3D目标检测中,重合面积不重要,重要的是内部点,因此需要修改IoU的计算方法,使用PointIoU。
Centroid-based Instance Aggregation对于移位的代表(质心)点,我们进一步利用PointNet++模块来学习每个实例的潜在表示。具体来说,我们将相邻点转化为局部正则坐标系,然后通过共享的mlp和对称函数对点特征进行聚合。 Proposal Generation Head.上一步聚合的特征扔进一个检测头里面进行BBox预测。然后使用3D-NMS做后处理。 3.4...
CornerNet将目前常用的anchor-based目标检测转换为keypoint-based目标检测,使用角点对表示每个目标,CornerNet主要关注目标的边界信息,缺乏对目标内部信息的获取,很容易造成误检,如图1所示。为了解决这个问题,论文提出CenterNet,在角点对的基础上加入中心关键点组成三元组进行检测,既能捕捉目标的边界信息也能兼顾目标的内部信息。
CornerNet中通过检测目标的左上角点和右下角点进行目标检测,卷积网络预测两组热图(heatmap)来表示不同类别目标的角点位置,分别对应左上角点和右下角点。为了将左上角点和左下角点进行对应,为每个角点预测一个embedding向量,属于同一个目标的两个角点的距离会非常小。另外还增加了偏移量(offset)的预测,对角...
其中,Keypoint-based方法作为Anchor-free目标检测的一种重要分支,通过预测目标的关键点来实现目标的定位和分类。 Keypoint-based方法的基本思想是将目标检测视为一个关键点预测任务。具体而言,这类方法会先定义一系列关键点,如目标的角点、中心点等,然后利用神经网络预测这些关键点的位置。通过组合这些关键点的信息,...
3DSSD(Point-based 3D Single Stage Object Detector)是基于点的单阶段3D目标检测器,其提出的动机主要是基于体素的方法(如VoxelNet、PointPillar)在转换体素的时候会丢失信息,而基于点的目标检测方法大都是两阶段方法(如:PointRCNN),其精度虽然高但是推理时间比较慢。
【目标检测-keypointbased方法系列】基于关键点的目标检测.pdf,【⽬标检测_ keypointbased⽅法系列】基于关键点的⽬标检测 ⽂章 ⽬录 持续添加哦~ ⼀、CornerNet ⽬前的单阶段检测 为引⼊了机制,获得可以和两阶段检测相媲美的精度的同时,有较⾼的效率。
- stage-1 bottom-up strategy依据:3D场景目标之间没有压盖,3D语义掩码可以直接从3D bounding box 标注中获取,所以3D目标检测问题可以转换为3D语义分割问题。而在2D目标检测中,边界框只能为2D语义分割提供弱监督。 - PointRCNN的backbone基于pointnet++/VoxelNet,stage-1包括Foreground point segmentation和Bin-based 3D...
CornerNet作为Keypoint-based目标检测算法中的经典方法,虽然有着不错的准确率,但其推理很慢,大约需要1.1s/张。虽然可以简单地缩小输入图片的尺寸来加速推理,但这会极大地降低其准确率,性能比YOLOv3要差很多。为此,论文提出了两种轻量级的CornerNet变种:CornerNet-Saccade和CornerNet-Squeeze。
CornerNet作为Keypoint-based目标检测算法中的经典方法,虽然有着不错的准确率,但其推理很慢,大约需要1.1s/张。虽然可以简单地缩小输入图片的尺寸来加速推理,但这会极大地降低其准确率,性能比YOLOv3要差很多。为此,论文提出了两种轻量级的CornerNet变种:CornerNet-Saccade和CornerNet-Squeeze。