(10分钟速读)重温3D目标检测 PV-RCNN!(CVPR2020) 如有需要,请关注微信公众号“笔名二十七画生”! 首先,介绍一下基本概念: 3D目标检测的目标是在三维空间中检测和定位物体。与传统的2D目标检测不同,3D目标检测需要提取目标在三维空间中的位置、姿态和尺寸等信息。3D目标检测因其在自动驾驶和机器人等领域的广泛应用...
R-CNN这是一篇比较早的Object Detection算法,发表在2014年的CVPR,也是R-CNN系列算法的开山之作,网上可以搜到很多相关的博客讲解,本篇博文没有按论文顺序来讲述,而是结合自己经验来看这个算法,希望给初学者一个直观的感受,细节方面不需要太纠结,因为很多部分在后来的算法中都改进了。 论文:Rich feature hierarchies for...
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...
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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，...
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。
4.1 YOLO (CVPR2016, oral) (You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection) Faster R-CNN的方法目前是主流的目标检测方法,但是速度上并不能满足实时的要求。YOLO一类的方法慢慢显现出其重要性,这类方法使用了回归的思想,利用整张图作为网络的输入,直接在图像的多个位置上回归出这个位置的目标边框,以...
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-RCNN+一些简单trick,在仅使用LiDAR点云作为输入...
CVPR2022 | iFS-RCNN:一种增量小样本实例分割器 计算机视觉life”,选择“星标” 快速获得最新干货 本文转载自CV技术指南,作者简单。文章仅用于学术分享。 寻找一位对目标检测非常熟悉的朋友,对目标检测从传统方法到深度学习的所有大总结,主要包括传统方法检测、RCNN系列、YOLO系列、anchor-free系列、小目标检测方法...
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...