PV-RCNN算法简介 有了上面的思路，还需要一些具体实现的设计。简单来讲：PV-RCNN 3D物体检测框架，包含了Voxel-to-keypoint Scene Encoding和Keypoint-to-grid RoI Feature Abstraction两部分。(1) 我们提出了Voxel Set Abstraction操作，将Sparse Convolution主干网络中多个scale的sparse voxel及其特征投影回原始3D空间...
3.2.2 PV-RCNN算法 书名:自动驾驶BEV感知算法指南 作者名:易显维 虞凡 本章字数:1478字 更新时间:2025-02-10 16:18:59首页 书籍详情 目录 听书 加入书架 字号 背景 手机阅读举报 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读上QQ阅读APP看本书,新人免费读10天账号和设备都新为新人...
切换模式 登录/注册 Shaoshuai Shi Ph.D. @ MMLab, CUHK 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 ...
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...
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
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...