论文针对三维激光雷达点云的有效目标检测问题开展了研究,为了减少内存和计算成本,现有的基于point的pipeline通常采用任务无关随机采样或最远点采样来逐步向下采样输入pointset,然而并非所有点对目标检测任务都同等重要。对于detector来说,前景点本质上比背景点更重要。基于此,论文提出了一种高效的单级基于point的3D目标检测...
结果和F-PointNet相比较为一般,提出了NMS中每个框的得分计算时这个框中所有3D点的得分和以及PointsIoU。 一、论文解读 1. 摘要 作者提出了一种基于原始点云的新型3D目标检测框架,名为IPOD。该框架为每个点都提供了目标建议,得到了较高的召回率和真实性。作者设计了一个端到端的可训练结构, ...
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。
2020 CVPR oral中,研究人员提出了一种革新性的3D目标检测框架——3DSSD,它是一个单阶段的point-based检测器,旨在提高效率并减少计算量。该框架摒弃了传统两阶段检测中的FP层和refinement模块,代之以融合层和CG层。其核心创新在于融合采样策略,旨在解决SA层下采样时,由于D-FPS策略可能导致前景点大量...
这种可变形的对象表示为对象检测和自适应语义特征提取提供了准确的几何定位。英等人。 [31]提出可变形3D卷积来探索时空信息并实现视频超分辨率的自适应运动理解。与这些方法不同,我们的 LFA 模块适应车道线的长结构,并通过车道感知可变形卷积将特征聚合范围限制在每条车道上的相邻点。
anchor-free目标检测算法分为两种,一种是DenseBox为代表的Dense Prediction类型,另一种则是以CornerNet为代表的Keypoint-bsaed Detection类型,以检测目标关键点为主。本文主要列举几种Keypoint-based Detection类型的网络。 早期目标检测研究以anchor-based为主,设定初始anchor,预测anchor的修正值,分为two-stage目标检测与...
- 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...
Indoor 3D Point Cloud Segmentation Based on Multi‐Constraint Graph Clustering 基于多约束图聚类的室内三维点云分割技术 摘要 室内场景点云的分割在三维重建和场景分类中起着至关重要的作用。本文提出了一种用于室内场景分割的多约束图聚类方法(MCGC)。MCGC方法考虑了多约束条件,包括提取的结构平面、局部表面凸度和...
Paddle3D官方技术交流群二维码 产业实践范例是Paddle3D针对3D目标检测应用场景,提供的端到端开发示例,帮助开发者打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。 针对每个范例我们都通过AI-Studio提供了项目代码以及说明,用户可以同步运行体验。 【自动驾驶实战】基于Paddle3D&Apollo的点云3D目标物检测 ...
目标检测算法新增DINO 目标检测算法新增YOLOF 新增ViTDet系列检测模型 新增目标检测算法CenterTrack 新增旋转框检测算法FCOSR 新增实例分割算法QueryInst 新增3D关键点检测算法Metro3d 新增检测热力图可视化能力 Roadmap of PaddleDetection 飞桨黑客松第四期-PaddleDetection任务专区 👫开源社区 📑项目合作: 如果您是企业开发...