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,...
我们可以看到,PV-RCNN是一个二阶段的网络,与其他二阶段网络一样,都是第一阶段先提取出ROI,然后第二阶段对ROI进行精调获取更为准确的Bounding Box。 PV-RCNN的第一阶段没有什么特别的,与SECOND以及Voxel-RCNN几乎一致。具体来说就是先将点云体素化,然后通过稀疏卷积对体素进行8倍下采样,然后在z向进行压缩得到...
正如论文题目表达的,PV-RCNN的提出是想要综合 point-based 和 voxel-based 3D目标检测方法的优势:既要尽可能保留原始点的精确位置信息,又要降低运算消耗。 主要贡献: Voxel & Point based Method 点和体素方法的结合:实现了更高的识别性能和可控的内存消耗。 Voxel-based 体现在3D稀疏CNN场景编码的过程中,将场景...
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...
CODE:https://github.com/sshaoshuai/PV-RCNN 一、大体内容 前面介绍了基于Point的3D目标检测网络(PointRCNN、3DSSD)以及基于voxel的3D目标检测网络(VoxelNet、SECOND、PointPillar),基于Voxel的方法比较高效,其多尺度的特征可以生成较高质量的候选框,但是在点云转换成Voxel时会丢失精度,基于Point的方法精度高但是有较...
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...
智能数字图像处理之FastRCNN(pytorch)代码解读之spilt_data.py 这是一个脚本生成train.txt等txt文件 1.files_path = "./VOCdevkit/VOC2012/Annotations"-》记住文件路径 2.if not os.path.exists(files_path): print("文件夹不存在") exit(1)-》检测路径存不存在 ......
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、...
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...
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...