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...
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...
而基于点的方法计算成本高,但是具有更大的接收域(前几次的论文阅读中主要提到的是效果更好,没有明确指出接收域)。故本文提出了框架PV-RCNN框架,可以结合基于点和基于体素的算法优势,提高三维目标检测的性能,该框架如图1所示: 图1 PV-RCNN框架图 作者总结本文的贡献主要有以下四个点: 1、提出了PV-RCNN框架,...
论文解读 | 用于3D对象检测的PV-RCNN网络 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和稀疏性,从中提取有...
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、...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdf 在本文中,我们通过设计新颖的点体素集成网络以从不规则点云中学习更好的3D特征来实现高性能3D对象检测。本文将point based方法与voxel based方法结合的新型网络结构,不仅结合voxel方法卷积的高效和提取特征的有效性,又利用原始点云的精确的位置信息和pointNet++感受野(也...
【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。
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+一些简单trick,在仅使用LiDAR点云作为输入的情况下,我们最终取得了3D Detection、3D Tracking、Domain Adaptation三项比赛中单模态算法三项第一,所有(不限传感器)算法三项第二。