Voxel R-CNN主要包括3D主干网络,2D BEV RPN和检测头,其中提出的voxel ROI pooling负责从voxel特征中提取ROI特征。如下图所示,通过3D backbone提取3D特征,然后映射到BEV空间,生成proposal,通过Voxel ROI Pooling方式提取特征做优化。与现有的基于体素的方法相比,Voxel R-CNN提供了更高的检测精度,同时保持了实时帧处理速...
Voxel RoI PoolingRoIPoolRoIAlignPosition-Sensitive RoI PoolingPosition-Sensitive RoIAlignPrecise RoI Pooling 2019202020212022202320242025 00.000250.00050.000750.001 This feature is experimental; we are continuously improving our matching algorithm. Categories ...
这里笔者介绍两种常用的特征提取方法:(1)MLP提取,即是对voxel中的点采用几层全连接层将voxel中的Point信息映射到高维,最后再在每个特征维度上使用maxpooling()得到voxel的特征,但是这种方法必须保证每
除此之外,论文还设计了更强的点云3D RoI Pooling操作,也就是论文提出的RoI-grid Pooling: 与前面不同,每个RoI里面均匀的sample一些grid point,然后将grid point当做球中心,去聚合周围的keypoint的特征。通过Voxel-to-keypoint与keypoint-to-grid这两个point-voxel特征交互的过程,显著增强了PV-RCNN的结构多样性,使...
论文提出的Voxel R-CNN是一个两步法,仍然达到和当前point-based方法可比的检测性能,但计算量降低较多。Voxel R-CNN主要包括3D主干网络,2D BEV RPN和检测头,其中提出的voxel ROI pooling负责从voxel特征中提取ROI特征。 如下图所示,通...
接着我们采用最大池化(MaxPooling)对上一步得到的特征表示进行逐元素的聚合,这一池化操作是对元素和元素之间进行的,得到局部聚合特征(Locally Aggregated Feature),即 ,最后,将逐点特征和逐元素特征进行连接(concatenate),得到输出的特征集合: 对于所有的非空的体素格我们都进行上述操作,并且它们都共享全连接层(FC)的...
3D backbone、2D BEV RPN网络以及检测头和前面介绍的一些3D目标检测方法差不多,第三块中的VoxelROI Pooling是VoxelRCNN的关键模块,其以高效的方式保留了3D结构信息,为后续预测提供了更丰富的特征。Voxel RoI pooling可以直接从三维体素特征中聚合空间上下文特征,主要包含以下四个部分。
设计的模型Voxel R-CNN,是一个两步法,仍然达到和当前point-based方法可比的检测性能,但计算量只是其一部分。Voxel R-CNN包括3D主干网络,2D BEV RPN和检测头,其中提出的voxel ROI pooling负责从voxel特征中提取ROI特征。 在文章首页中看到的图示,给出属于两步法的当前point-based方法和该文方法的比较。
设计的模型Voxel R-CNN,是一个两步法,仍然达到和当前point-based方法可比的检测性能,但计算量只是其一部分。Voxel R-CNN包括3D主干网络,2D BEV RPN和检测头,其中提出的voxel ROI pooling负责从voxel特征中提取ROI特征。 在文章首页中看到的图示,给出属于两步法的当前point-based方法和该文方法的比较。
Voxel R-CNN主要包括3D主干网络,2D BEV RPN和检测头,其中提出的voxel ROI pooling负责从voxel特征中提取ROI特征。如下图所示,通过3D backbone提取3D特征,然后映射到BEV空间,生成proposal,通过Voxel ROI Pooling方式提取特征做优化。与现有的基于体素的方法相比,Voxel R-CNN提供了更高的检测精度,同时保持了实时帧处理...