一、论文思路 本文提出了一个两阶段的3D detection模型PointRCNN。论文的模型分为两个阶段,第一阶段先使用PointNet++作为一个前景分割模型,分割出前景作为3D的proposal;第二阶段再将得到的proposal和上一阶段的特征一起作为模型的输入,得到精准的bounding box回归。 二、模型实现 2.1 阶段一 第一阶段如上图所示,基本...
之后运行以下命令进行结果可视化 python demo.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pointrcnn.yaml --data_path ../data/kitti/testing/velodyne/000005.bin --ckpt ../output/kitti_models/pointrcnn/default/ckpt/checkpoint_epoch_150.pth 可视化结果如下图所示: 对训练过程中的损失函数等可视化训练过程则输入以...
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目录PointRCNN PointRCNN网络结构 训练过程 思考 PointRCNN PointRCNN是CVPR2019中3D目标检测的文章。3D目标检测是一个计算机视觉中比较新的任务,其他的文献综述可以参考我的另外一篇博客3D Object Detection 3D目标检测综述 该文章使用two-stage方式,利用PointNet++作为主干网络,先完成segmentation任务,判断... ...
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