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在密集数据上学习到的特征不能泛化到稀疏采样区域上,导致在稀疏点云上训练的模型不能识别细粒度的局部结构 连续的Set Abstraction(SA)层对原始点进行下采样而获得数量更少的特征点,如何从这些特征点中实现原始点云数据的分割任务呢? 网络的主要结构是Sampling + Grouping + PointNet。需要注意的是,Sampling和Grouping...
在相机的视角去做检测,比如直接回归3D bbox Dimension reduction。在鸟看图上做,减小了一个维度 在稀疏点云上做,比如3D卷积、体素、GNNs。特点是计算量大 能不能直接在点云上做,且避免其稀疏性(点云都在物体的表面,在空间占比非常小)。 分析问题 先看看作者的科研哲学 第一点是找到关键点。 那我们的问题的...
有了上面的思路,下图就变得很清晰,图中橙色块表示了1,2,3三步,而黄色和紫色框已经属于常规的目标检测模块(具体结构看论文,基于3D卷积),因此套用就行了(本文针对的是3D检测) 本文非常好的一点是工程上的一些说明,如何将点云放在voxel内,如何将提取好的vexel特征进行排列形成类似的图像排列。
基于图像2D目标检测。 基于图像生成锥体区域。 在锥体内,使用 PointNet/PointNet++ 网络进行点云实例分割。 它是在进行点云处理之前,先使用图像信息得到一些先验搜索范围,这样既能提高效率,又能增加准确率。先看看下面这张图: 在这张图里,左上角的意思是先把图像和点云信息标定好(这个属于传感器的外参标定,在感知...
上述的PointNet和PointNet++主要用于点云数据的分类和分割问题,Frustum-PointNet(F-PointNet)将PointNet的应用拓展到了3D目标检测上。目前单纯基于Lidar数据的3D目标检测算法通常对小目标检测效果不佳,为了处理这个问题,F-PointNet提出了结合基于图像的2D检测算法来定位目标,再用其对应的点云数据视锥进行bbox回归的方法来实...
【论文解读】F-PointNet 使用RGB图像和Depth点云深度 数据的3D目标检测,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
https://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/74202193 OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练,得到的...://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/74202193?utm_source=copy 【入门】(一)旋转向量与旋转矩阵 转换用 推导过程:参考https://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/...