DPM 连续三年获得 CVPR VOC 挑战赛冠军,设计者本人 Felzenszwalb,在 2010 年被 VOC 授予“终身成就奖”,可见 DPM 的成功之处。DPM 只对刚性物体和高度可变物体检测效果好,其模型复杂,在模型训练过程中,正样本选取复杂,root filter 和 parts filter 的位置作为潜在变量(latent values)进行训练,训练难度大,检测精度...
cvpr2020目标检测RCNN 论文地址 《Faster R-CNN Towards Real-Time Object》 Faster RCNN将特征提取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(Region Refine),classification都整合在了一个网络中,使得检测性能较RCNN、Fast RCNN进一步提高。 基本结构 如上图所示: Conv layers:Faster RCNN首先使用一...
CVPR 19系列3 | Stereo R-CNN 3D 目标检测 摘要 之前在3D检测方面的文章层出不穷,也是各个公司无人驾驶或者机器人学部门关注的重点,包含了点云,点云图像融合,以及单目3D检测,但是在双目视觉方面的贡献还是比较少,自从3DOP之后。总体来说,图像的检测距离,图像的density以及context信息,在3D检测中是不可或缺的一...
CVPR2021: Sparse R-CNN新的目标检测模型 今天我们将讨论由四个机构的研究人员提出的一种方法,其中一个是字节跳动人工智能实验室。他们为我们提供了一种新的方法,称为Sparse R-CNN(不要与 Sparse R-CNN 混淆,后者在 3D计算机视觉任务上使用稀疏卷积),该方法在目标检测中实现了接近最先进的性能,并使用完全稀疏和...
本文介绍我们在场景图生成 (Scene Graph Generation, SGG) 领域的工作——Structured Sparse R-CNN for Direct Scene Graph Generation。本工作将端到端稀疏目标检测器引入场景图生成领域,并提出了相应的关系建模组件和训练策略。该模型在 Visual Genome, Open Image V4/V6 数据集上取得了 SOTA 效果。论文和代码及模...
RCNN(Region with CNN features)[1]算法发表在2014年CVPR的经典paper:《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》中,这篇文章是目标检测领域的里程碑式的论文,首次提出使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)处理目标检测(Object Detetion)的问题。
该论文提出了一种名为PV-RCNN的方法，用于从点云数据中进行三维物体检测，并在各种应用中取得了优秀的性能。论文的主要目的是解决点云数据中的三维物体检测问题。点云是由激光雷达或深度摄像头等传感器获取的三维空间中的离散点集合。然而，点云数据的稀疏性和不规则性使得直接对其进行物体检测变得具有挑战性。因此，...
论文《PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection》是一篇关于三维物体检测的论文。该论文提出了一种名为PV-RCNN的方法,用于从点云数据中进行三维物体检测,并在各种应用中取得了优秀的性能。 论文的主要目的是解决点云数据中的三维物体检测问题。点云是由激光雷达或深度摄像头等传感器获...
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。3. 此外，Waymo还于CVPR2020举办了点云3D物体检测等比赛...
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...