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: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud Motivation CNN需要regular grids作为输入,但点云通常是sparse and irregular,因此采用规则的网络表示点云grid-based,会导致每个grid cell中点的分布不均,用CNN处理crowded cells会有潜在的信息损失,处理empty cells会浪费计算资源 Point-based...
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...
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 ...
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，甚至超过了基于融合传感器的算法。实验结果表明，图神经网络在3D目标检测方面具有很高的应用潜力。通过使用...
forked fromdatong-new/Point-GNN.pytorch NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork0 Star0 Code Pull requests Actions Projects Security Insights Additional navigation options Files master configs dataset models scripts
1 Star 1 Fork 0 龙利民/Point-GNN 代码 Issues 0 Pull Requests 0 Wiki 统计 流水线 服务 统计 搜索 Star (1) songyulining 关注 支付提示 将跳转至支付宝完成支付 确定 取消 捐赠 捐赠前请先登录 取消 前往登录 登录提示 该操作需登录 Gitee 帐号,请先登录后再操作。 立即登录 没...
2022年10月(1) 2022年9月(5) 2022年8月(19) 2022年7月(3) 2022年5月(6) 2022年1月(1) 2021年12月(4) 2021年11月(2) 2021年10月(29) 2021年9月(6) 2021年8月(16) 2021年7月(12) 2021年6月(3) 2021年5月(13) 更多阅读...
论文原文:Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud 论文地址:https://www.aminer.cn/pub/5e5f7c4791e011df604ecb9c 论文背景 本文提出了一个 GNN 用于从 LiDAR 电云中发现对象,为此,作者在固定半径的近邻图中有效地编码了点云,使用 Point-GNN 预测每个点的对象的类别和形...