作者设计了一个名为Point-GNN的图神经网络,用于预测图中每个顶点所属对象的类别和形状。在Point-GNN中,作者提出了一种减少平移方差的自动配准机制,并设计了一种box merging和评分操作,以准确地组合来自多个顶点的检测。在KITTI benchmark上的实验表明,所提出的方法单独使用点云达到领先的精度,甚至可以超过基于融合的算...
Point-GNN使用点作为图的顶点,在图中原生地编码顶点,图的边缘连接在一个固定半径内的邻居点,允许特征信息在邻居点之间流动。 这种图的表示方式直接适应点云的结构,不需要使其规则化。GNN重用了每一层的图边,避免了对点的重复分组和采样。 Point-GNN以点图作为其输入,输出每个顶点所属对象的类别和边界框。它是一...
论文设计了一种图卷积网络命名为Point-GNN，可以预测每一个顶点所属对象的类别和形状。在Point-GNN中论文提出了一种自动配准机制用来减少平移方差，并且设计了一种盒子的合并和得分操作，可以准确的融合多个定点的检测结果。经过在Kitti上的实验表明，该方法在只是用激光点云的情况下具有领先的检测精度，甚至超过了基于...
GNN 在每层中会重新使用图中的边,以避免重复对点进行分组和采样。本文提出的 Point-GNN 将点云作为输入,输出每个顶点所属的对象类别和边界框,从而一次性检出多个物体,同时引入了一种自动注册机制,以根据特征自动对齐坐标,设计了框合并以及积分操作,以准确的组合来自多个顶点的检测结果。 本文的主要贡献有以下几个方...
Point-GNN is a graph neural network for detecting objects from a LiDAR point cloud. It predicts the category and shape of the object that each vertex in the graph belongs to. In Point-GNN, there is an auto-registration mechanism to reduce translation variance, as well as a box merging ...
Point-GNN 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支1 标签0 贡献代码
(description='Point-GNN inference on KITTI') parser.add_argument('checkpoint_path', type=str, help='Path to checkpoint') parser.add_argument('-l', '--level', type=int, default=0, help='Visualization level, 0 to disable,'+ '1 to nonblocking visualization, 2 to block.'+ 'Default=0'...
git clone https://github.com/WeijingShi/Point-GNN.git --recursive Inference Run a checkpoint Test on the validation split: python3 run.py checkpoints/car_auto_T3_train/ --dataset_root_dir DATASET_ROOT_DIR --output_dir DIR_TO_SAVE_RESULTS ...
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用于毫米波雷达的GNN:Radar-PointGNN: Graph Based Object Recognition for Unstructured Radar Point-cloud Data 帷幕 All in AD5 人赞同了该文章 在这里插入图片描述 文章提出了一种基于GNN与毫米波数据的3D目标检测方法,算法流程如上图所示,符合基本的GNN流程 论文地址:ieeexplore.ieee.org/doc 关于GNN的一些...