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CODE: https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN?tab=readme-ov-filegithub.com/sshaoshuai/PointRCNN?tab=readme-ov-file 二、贡献点 提出了一种新的基于自下而上的点云的三维候选框生成算法,该算法通过将点云分割为前景对象和背景来生成少量高质量的三维候选框。从分割中学习到的点表示不仅有利于候选框...
https://github.com/sshaoshuai/PointRCNNgithub.com/sshaoshuai/PointRCNN 3D目标检测领域的经典之作了 1、Motivation 作者发现在点云数据中,标注的bounding box不仅提供了形状信息,还提供了语义信息,即在box内的点一定是前景点(这一特性图像中不存在,图像中的box中往往会存在不属于检测目标的其他像素点)。作...
CODE: https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN?tab=readme-ov-file 一、大体内容 PointRCNN和前面提到的VoxelNet、SECOND、PointPillar一阶段模型不同,如下图所示PointRCNN将目标检测任务分为两个阶段,第一个阶段借助点云分割得到前景点以及对应的候选目标框,第二阶段再对候选目标框进行优化调整。 二、贡献点 ...
.github data docker docs pcdet tools cfgs argo2_models custom_models dataset_configs kitti_models lyft_models nuscenes_models once_models centerpoint.yaml pointpillar.yaml pointrcnn.yaml pv_rcnn.yaml second.yaml waymo_models eval_utils process_tools scripts train_utils visual_utils _init_path....
https://github.com/sshaoshuai/PointRCNNgithub.com/sshaoshuai/PointRCNN 环境要求 Linux (tested on Ubuntu 14.04/16.04) Python 3.6+ PyTorch1.0 依赖包easydict、tqdm、tensorboardX、fire、numba、pyyaml、scikit-image 、shapely 数据准备 PointRcnn使用的Data是KITTI数据集,KITTI数据集可以在官网上进行下载...
在KITTI数据集的3D检测基准实验中表明,PointRCNN仅使用点云作为输入,结果SOTA。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1812.04244代码链接:https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN 1. 介绍 由于3D目标的不规则数据格式和6自由度(DoF)搜索空间大,利用点云检测3D目标仍然面临巨大挑战。之前的方法或是将点云投影到BEV...
Github: https://github.com/sshaoshuai/PointRCNNgithub.com/sshaoshuai/PointRCNN 总结:纯点云数据输入的two stage的3D目标检测 Paper内容介绍 前情提要:这个工作处理的是点云数据,什么场景会有大量的点云的需求?自动驾驶! 【基本介绍】 以前对于点云的数据的检测,一般是两个路子: 将点云数据投影成俯视图...
代码地址:https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN 摘要 本文提出了一种基于点云的三维目标检测方法。整个框架由两个阶段组成:第一阶段用于自下而上的3D方案生成,第二阶段用于在标准坐标系中细化方案以获得最终的检测结果。stage-1子网没有像以前的方法那样从RGB图像或投影点云到鸟瞰图或体素中生成建议,而是通过将...