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...
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征。
总的来说，论文《PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection》提出的PV-RCNN方法在三维物体检测领域取得了显著的进展。它通过创新的点云体素化表示和特征提取、融合策略，有效地解决了点云数据中的物体检测问题。这项研究为进一步改进三维物体检测算法和应用提供了有价值的参考和启示。论...
PV-RCNN论文阅读 冰锐 吉大车辆工程 来自专栏 · 我的无人驾驶学习历程 6 人赞同了该文章 Abstract 将3D voxel Convolutional Neural Network (CNN) 和 PointNet-based set abstraction深度集成 提出voxel set abstraction module将scene抽象为一组关键点,同时提出RoI-grid pooling对具有多个感受野的关键点进行抽象。
总的来说,论文《PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection》提出的PV-RCNN方法在三维物体检测领域取得了显著的进展。它通过创新的点云体素化表示和特征提取、融合策略,有效地解决了点云数据中的物体检测问题。这项研究为进一步改进三维物体检测算法和应用提供了有价值的参考和启示。 论...
论文解读 | 用于3D对象检测的PV-RCNN网络 原创|文 BFT机器人 01背景 本文的背景涉及到3D物体检测,这是一个在自动驾驶和机器人等领域应用广泛的重要问题。在这些领域,LiDAR传感器被广泛用于捕捉3D场景信息,生成不规则且稀疏的点云数据。这些点云数据提供了理解和感知3D场景的关键信息。然而,由于点云数据的不规则性...
一、论文解决的问题 特征金字塔(Feature pyramids)是多尺度目标检测系统中一个基础的组成部分,近几年,考虑到特征金字塔影响模型计算速度、占用内存,大多数深度网络避免使用这个结构,SSD模型提出了一个“内置的”特征金字塔解决了上面问题。但是SSD网络只采用自底向上的路径不够完美,除外,SSD舍弃了高分辨率的底层网络层,对...
PVRCNN论文的主要贡献和创新点如下：主要贡献：提出融合点与体素优势的框架PVRCNN：该框架能够在可管理的内存消耗下，显著提升三维目标检测算法的性能。通过结合点和体素方法的优势，PVRCNN实现了高效且准确的三维目标检测。提出体素到关键点编码方法：该方法将一帧内的多尺度体素特征编码为关键点，保留了...
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、...
【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。