本文提出的PV-RCNN算法是一种创新的点-体积综合网络框架,用于3D物体检测。经过在KITTI 3D检测基准测试和Waymo Open数据集上广泛的实验验证,PV-RCNN方法表现出了显著的有效性和性能优势,超越了以前的方法。具体而言,PV-RCNN算法具备以下重要结论:1.PV-RCNN成功利用了基于体素和基于点的方法,以进行3D点云特征学习,...
论文作者及单位: PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection 体素化:点云场景首先被分割成规整的体素,以便可以进行卷积操作。体素化的场景被送入到一个稀疏的CNN当中被逐层编码,学习到多种尺度的语义特征,整个场景的特征信息组成体素特征空间,并且初步生成3D目标预选框(3D proposal),预...
总的来说，《PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection》论文提出了一种创新的方法来解决点云数据中的三维物体检测问题。通过引入体素表示和局部特征提取，以及全局和局部特征的融合，PV-RCNN方法在准确性和效率方面都取得了显著的改进。这篇论文对对于三维物体检测领域的研究和实践具有...
论文名称: PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection 作者信息: 论文地址: https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdfarxiv.org/pdf/1912.13192.pdf 代码地址: https://github.com/sshaoshuai/PCDetgithub.com/sshaoshuai/PCDet 2020年的CVPR 商汤科技和港中文的联合工作 这...
论文《PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection》是一篇关于三维物体检测的论文。该论文提出了一种名为PV-RCNN的方法,用于从点云数据中进行三维物体检测,并在各种应用中取得了优秀的性能。 论文的主要目的是解决点云数据中的三维物体检测问题。点云是由激光雷达或深度摄像头等传感器获...
1.PV-RCNN框架:该论文引入了PV-RCNN框架,它巧妙地结合了基于体素和基于点的方法,以实现3D点云特征学习。这一融合使得3D物体检测性能得以提高,同时也在内存消耗方面具备可管理性。这个框架有望有效地解决点云数据的复杂性。 2.体素到关键点场景编码:作者提出了一种创新的方法,将多尺度体素特征编码为一组关键点特...
PV-RCNN论文介绍了一种结合点和体素方法优势的三维目标检测框架。主要贡献包括：1、提出了一种融合点与体素优势的框架PV-RCNN，通过在可管理内存消耗下提升三维目标检测算法性能。2、提出一种体素到关键点编码方法，将一帧内的多尺度体素特征编码为关键点，保留位置信息与全局信息，增强三维检测性能。3、...
于是PV-RCNN来了,表示你们看看我怎么做的。我第一阶段还是用VoxelNet来做提取特征 + 预测proposals. 在第二阶段,重制重点区域/foreground points/proposals各自的local特征时,我不像Point RCNN一样aggregate neighbor点的特征,也不像Fast RCNN一样直接索对应voxel的特征,而是 1. Voxel Set Abstraction (VSA):用key...
PV-RCNN在Waymo Open Dataset上的性能。 3. 此外,Waymo还于CVPR2020举办了点云3D物体检测等比赛,因为我们刚好有去年投稿PV-RCNN时准备的各种现成Waymo代码(以及觊觎其丰厚的奖金233),所以就直接跑了一下。由于实验室机器有限,我们并没有太多资源(与时间)投入到比赛中,我们提交的方法基本就是裸的论文原版PV-RCNN...
【论文速览】PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。