(1)舍弃了global fusion,提高了检测效率;并且通过2D detector和3D Instance Segmentation PointNet对3D proposal实现了逐维(2D-3D)的精准定位,大大缩短了对点云的搜索时间。下图是通过3d instance segmentation将搜索范围从9m~55m缩减到12m~16m。 (2)相比于在BEV(Bird's
由于有遮挡和背景点云的影响,直接对视椎体内的点云进行识别物体识别操作会导致结果不准确,所以需要用 PointNet 进行一步 Instance Segmentation 实例分割。 PointNet 可以参考这篇文章 PointNet系列(1)-PointNet论文解读 . 给3D Instance Segmentation PointNet 网络输入视椎体的点云,可以输出点云中每个点属于图像识别出来...
实例分割(Instance Segmentation)任务有着广阔的应用和发展前景。来自腾讯 PCG 应用研究中心 (ARC)和华中科技大学的研究者们通过充分挖掘并利用Query在端到端实例分割任务中与实例存在一一对应的特性,提出基于Query的实例分割新方法,在速度和精度上均超过现有算法。 在今年的计算机视觉顶级会议 ICCV 2021 上,腾讯 PCG 应...
part segmentation:零件分割,给定一个形状,分割出它的不同零部件。 semantic segmentation:语义分割,给定一个场景,对它进行语义分割,即分割出不同类别,比如人,车,桌子等等。 instance segmentation:实例分割,和语义分割相似,在语义分割的基础上进一步精确分割,能分割出同一类别中的不同实例,比如人这一类别中不同的人。
3D实例分割(3D instance segmentation):对每个得到的点云视锥,通过旋转得到以中心视角为坐标轴的点云数据。对转换后的点云数据用PointNet(或PointNet++)进行实例分割。实例分割是一个二分类问题,用于判断每个点属于某个目标或者不属于。 3D边界框回归(3D box estimation):将上一步实例分割的结果作为mask得到属于某个...
(1)舍弃了global fusion,提高了检测效率;并且通过2D detector和3D Instance Segmentation PointNet对3D proposal实现了逐维(2D-3D)的精准定位,大大缩短了对点云的搜索时间。下图是通过3d instance segmentation将搜索范围从9m~55m缩减到12m~16m。 (2)相比于在BEV(Bird's Eye view)中进行3D detection,F-PointNet直...
LsegLseg是3D Instance Segmentation PointNet的损失函数。 Lc1−regLc1−reg和Lc2−regLc2−reg是和中心点相关的损失,前一个是T-Net的回归损失,后一个是Amodal 3D Box Estimation PointNet的回归损失。 Lh−clsLh−cls是heading angle的模板分类损失,Lh−regLh−reg是heading angle residual的回归损失。
3D实例分割(3D instance segmentation): 对每个得到的点云视锥,通过旋转得到以中心视角为坐标轴的点云数据。对转换后的点云数据用PointNet(或PointNet++)进行实例分割。实例分割是一个二分类问题,用于判断每个点属于某个目标或者不属于。 3D边界框回归(3D box estimation): ...
(1)舍弃了global fusion,提高了检测效率;并且通过2D detector和3D Instance Segmentation PointNet对3D proposal实现了逐维(2D-3D)的精准定位,大大缩短了对点云的搜索时间。下图是通过3d instance segmentation将搜索范围从9m~55m缩减到12m~16m。 (2)相比于在BEV(Bird's Eye view)中进行3D detection,F-PointNet直...
NormalizationLayer="instance", ... NumSetAbstractionModules=3, ... NumClusters=2048, ... ClusterRadius=0.1, ... ClusterSize=32, ... PointNetLayerSize=32); Analyze the network using the analyzeNetwork (Deep Learning Toolbox) function. Get analyzeNetwork(net) You can train this network usi...