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。在KITTI/Waymo上的出色性能...
基于改进ＰＶ－ＲＣＮＮ＋＋算法的三维点云聚焦式特征研究 段界余，宁㊀媛，黎玉成 （贵州大学电气工程学院，贵阳５５００２５）摘㊀要：为增强ＲｏＩ网格局部特征的表征能力㊁加强细节特征的表达效果，以进一步提高点云语义分割精度，针对ＰＶ－ＲＣＮＮ＋＋网络采用的ＲｏＩ网格池化模块进行了研究㊂在ＰＶ...
PV-RCNN代码release了哈,(疑似)目前最强纯LiDAR 3D检测算法 (KITTI + Waymo),附赠全新改版的PCDet 3D检测codebase,欢迎大家来试用 (别忘了star哈😂) 😀😀代码链接链接 发布于 2020-06-24 23:37 赞同26 分享收藏 写下你的评论... 暂无评论登录...
pvrcnn是一个两阶段检测算法。stage1采用常规的voxel-based的方法得到proposal。stage 2:refine。经过stage1得到了RoI, 刚刚的关键点特征提取得到了每个关键点的特征。然后可以进行refine了。还有一个Predicted Keypoint Weighting模块。它的作用主要是想降低不是前景点的关键点特征对refine阶段的影响。通过训练两层MPL来...
本文简单介绍一下我们关于点云3D物体检测方向的最新算法:PV-RCNN (Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection)。 我们的算法在仅使用LiDAR传感器的setting下,在自动驾驶领域Waymo Open Challenge点云挑战赛中取得了(所有不限传感器算法榜单)三项亚军、Lidar单模态算法三项第一的成绩,以及在KITTI Bench...
本文简单介绍一下我们关于点云3D物体检测方向的最新算法:PV-RCNN (Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection)。 我们的算法在仅使用LiDAR传感器的setting下,在自动驾驶领域Waymo Open Challenge点云挑战赛中取得了(所有不限传感器算法榜单)三项亚军、Lidar单模态算法三项第一的成绩,以及在KITTI Bench...