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...
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结果表明,PV-RCNN算法在3D物体检测方面...
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重要...
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,然后将少量的keypoint (从点云中sample而来) 作为球中心,在每个scale上去...
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...
于是PV-RCNN来了,表示你们看看我怎么做的。我第一阶段还是用VoxelNet来做提取特征 + 预测proposals. 在第二阶段,重制重点区域/foreground points/proposals各自的local特征时,我不像Point RCNN一样aggregate neighbor点的特征,也不像Fast RCNN一样直接索对应voxel的特征,而是 1. Voxel Set Abstraction (VSA):用key...
pvrcnn可视化 decision boundary 可视化 在不同初始化条件下,同一神经网络经过两次训练可以得到相同的结果吗? CVPR 2022的一篇研究通过将决策边界(Decision Boundary)可视化的方法,给出了答案—— 有的容易,有的很难。 例如,从下面这张图来看,研究人员就发现,ViT比ResNet要更难复现(两次训练过后,显然ViT决策边界的...
文章标题：PV-RCNN：三维对象检测的点与体素融合框架 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...
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...