SECOND、PointPillar),基于Voxel的方法比较高效,其基于多尺度的特征可以生成较高质量的候选框,但是在点云转换成Voxel时会丢失精度,基于Point的方法精度高但是有较高的计算成本,因此作者结合基于Point和基于Voxel方法的优势,提出新的两阶段目标检测框架PV-RCNN。
作为3D目标检测框架之一,PointVoxel-RCNN(PV-RCNN)用于从点云中精确检测3D物体。该方法深度整合了3D体素卷积神经网络(CNN)和基于PointNet的集合抽象,以学习更具判别性的点云特征。它充分利用了3D体素CNN的高效学习和高质量提议,以及PointNet网络的灵活感受野。具体而言: 该方法通过一个体素集合抽象模块,将3D场景总结为...
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...
PV-RCNN在Waymo Open Dataset上的性能。3. 此外，Waymo还于CVPR2020举办了点云3D物体检测等比赛，因为我们刚好有去年投稿PV-RCNN时准备的各种现成Waymo代码（以及觊觎其丰厚的奖金233），所以就直接跑了一下。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-...
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...
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通过体素化及特征提取，将点云空间划分为L * W * H的体素格子，非空体素的特征为内部所有点特征的均值。采用稀疏卷积对特征进行降采样，得到不同尺度的特征。8倍下采样的特征通过Z轴投影得到2D特征图，基于锚基方法预测出3D候选框。实验表明，这种候选框生成方式具有更好的效果。引入关键点是...
PV-RCNN为结合这两种方法的算法,采用multi-scale的方法获得由voxel_based方法得到的高质量的proposals,然后再利用Point_based的方法获得精细的局部信息。 The principle of PV-RCNN lies in the fact that the voxel-based operation efficiently encodes multi-scale feature representations and can generate high-quali...
pv rcnn 框图读取数据->点云转voxel(DemoDataset)1.1 kitti 点云数据格式:kitti数据保存在bin或npy文件,每个bin或npy表示一帧点云,可以理解为一张图片;点云存在n4维数据,n表示点云中点的个数,4表示x、y、z和反光度。1.2 common_utils.mask_points_by_range剔除一定范围外的点;...
PV-RCNN结合了两者的优点，提出了一种新的两阶段目标检测框架。在PV-RCNN的第一阶段，原始点云被转化为Voxel，同时借助稀疏卷积提取不同尺度的特征，最后将这些特征投影到鸟瞰图视角下，使用Anchor-Based的方法预测候选框和类别。另一分支则对原始点云按照FPS进行采样，通过Voxel-to-keypoint操作提取不同...