SECOND、PointPillar),基于Voxel的方法比较高效,其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...
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...
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...
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-RCNN的第一阶段没有什么特别的,与SECOND以及Voxel-RCNN几乎一致。具体来说就是先将点云体素化,然后通过稀疏卷积对体素进行8倍下采样,然后在z向进行压缩得到...
CVPR2020 3D目标检测 PV-RCNN 作者不一样的子湘 Brief 第一次在知乎上进行自己的创作,研究方向是3D目标检测,之后也有空也会不时更新知乎的文章,目前将自己的学习都记录在CSDN博客上,已经有一些如voxel-based的方法的深入研究和代码阅读以及自己的一些想法和实验,有时间的话也会陆续把博客迁到知乎平台共同学习...
1.PV-RCNN框架:该论文引入了PV-RCNN框架,它巧妙地结合了基于体素和基于点的方法,以实现3D点云特征学习。这一融合使得3D物体检测性能得以提高,同时也在内存消耗方面具备可管理性。这个框架有望有效地解决点云数据的复杂性。 2.体素到关键点场景编码:作者提出了一种创新的方法,将多尺度体素特征编码为一组关键点特...
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...
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...
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...