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征。
论文作者及单位: PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection 体素化:点云场景首先被分割成规整的体素,以便可以进行卷积操作。体素化的场景被送入到一个稀疏的CNN当中被逐层编码,学习到多种尺度的语义特征,整个场景的特征信息组成体素特征空间,并且初步生成3D目标预选框(3D proposal),预...
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论文阅读 冰锐 吉大车辆工程 来自专栏 · 我的无人驾驶学习历程 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。
一、论文解决的问题 特征金字塔(Feature pyramids)是多尺度目标检测系统中一个基础的组成部分,近几年,考虑到特征金字塔影响模型计算速度、占用内存,大多数深度网络避免使用这个结构,SSD模型提出了一个“内置的”特征金字塔解决了上面问题。但是SSD网络只采用自底向上的路径不够完美,除外,SSD舍弃了高分辨率的底层网络层,对...
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...
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...
【论文速览】PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
以上是读完方法之后自己按脑子里的思路缕顺下来的,下面直接把自己读完论文相关部分的截图放在这里吧,写得足够好了。 3.1. 3D Voxel CNN for Efficient Feature Encoding and Proposal Generation# We adopt it as the backbone of our framework forfeature encoding and 3D proposal generation. The input points P...
2. 除了KITTI以外,自动驾驶业界巨头Waymo也在去年release了超大的点云数据集Waymo Open Dataset。据我们所知,除了Waymo/Google以外,我们应该是最早在Waymo数据集训练+测试的论文(之一),同样大幅领先了Waymo论文的算法: PV-RCNN在Waymo Open Dataset上的性能。