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文章目录
- PV-RCNN
-
- RPN
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- Backbone: 3D Sparse Convolution
- Classification & Regression Head
- Voxel Set Abastraction Module(VSA)
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- Discussion
- VSA Module
- PKW Module(Predicted Keypoint Weighting)
- RCNN
- Experiments
- 思考
本论文目前是KITTI排名第一,香港中文大学和商汤出品,该作者还提出了PointRCNN和Part-A 2 ^2 2Net。
PV-RCNN
本文将Grid-based(我一般常称为Voxel-based)的方法和Point-based的方法优缺点结合了起来。本文首先说明了Grid-based和Point-based的方法的优缺点:
“Generally, the grid-based methods are more computationally efficient but the inevitable information loss degrades the fine- grained localization accuracy, while the point-based methods have higher computation cost but could easily achieve larger receptive field by the point set abstraction.”
网络的结构图如下:
RPN
Backbone: 3D Sparse Convolution
在本文中没有介绍太多,但在作者之前的一篇文章“Part-A 2 ^2 2 Net: 3D Part-Aware and Aggregation Neural Network for Object”中介绍的比较详细,由于是ba
版权声明:本文标题:【论文阅读】【三维目标检测】PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection 内容由热心网友自发贡献,该文观点仅代表作者本人, 转载请联系作者并注明出处:https://m.elefans.com/dongtai/1729533326a1205091.html, 本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,一经查实,本站将立刻删除。
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