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,从而有效提升了3D物体检测性能。 2.PV-RCNN算法通过引入体素集合抽象和RoI-Grid池化等关键技术,实现了在内存消耗可控的情况下保持检测性能的目标。 3.在KITTI 3D检测基准测试和Waymo Open数据集上的广泛实验...
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...
PV-RCNN论文阅读 冰锐 吉大车辆工程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。 1. Introduction 大多数现有的三维检测方...
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...
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、...
这篇论文介绍了PV-RCNN算法,它是一种新颖的点-体积综合网络框架,专用于解决3D物体检测问题。PV-RCNN算法的核心步骤包括以下几个: 1.体素集合抽象:首先,将整个3D场景通过3D体素CNN转换为体素表示。然后,通过体素集合抽象模块,将这些体素编码为一组关键点特征。这些关键点特征既包括了准确的位置信息,又包含了场景的...
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...
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...
VSA也是PV-RCNN的关键,是Voxel与Point联系的桥梁 网络结构模型以及主要模块分析 接下来,我们主要来分析一下PV-RCNN的网络结构,其网络结构如下图所示: 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-R...
PV-RCNN论文翻译 具身智能 2 人赞同了该文章 KITTI曾排第一,目前第二。 作者香港中文大学 代码链接:github.com/open-mmlab/O 我们提出了一个新颖的表现很好的3D目标检测框架:PV-RCNN,从点云中进行精确的3D目标检测。我们提出的方法深度结合了基于3D voxel CNN和基于PointNet的方法来学习更具有判别性的点云特征...