题目：Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection 来自：Uber: Ming Liang Note: 没有代码，主要看思想吧，毕竟是第一篇使用RGB feature maps 融合到BEV特征中； 从以下几个方面 ...

CVPR2020论文解读：3D Object Detection三维目标检测 PV-RCNN:Point-Voxel Feature Se tAbstraction for 3D Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/pdf ...

转载：https://blog.csdn.net/wqwqqwqw1231/article/details/103374515 代码解析 转载：https://blog.csdn.net/wqwqq ...

，导致模型做出错误的预测。虽然已经广泛研究了2D图像和CNN的对抗性示例，但是对诸如点云的3D数据的关注 ...

关于三维点云的深度学习调查 摘要 由于点云学习在计算机视觉，自动驾驶和机器人等许多领域的广泛应用，近来引起了越来越多的关注。深度学习作为AI中的主要技术，已成功用于解决各种2D视觉问题。但是，由于使用深度神经网络处理点云所面临的独特挑战，因此点云上的深度学习仍处于起步阶段。近年来，在点云 ...

P2B: Point-to-Box Network for 3D Object Tracking in Point Clouds P2B:用于点云中三维物体跟踪的点到盒网络 Haozhe Qi, Chen Feng, Zhiguo Cao, Feng Zhao, and Yang Xiao ...

目录 摘要 一、前言 1.1直接获取3D数据的传感器 1.2为什么用3D数据 1.3目前遇到的困难 1.4现有的解决方法及存在的问题 二、本文idea 2.1 idea来源 2.2 初始思路 ...

NO1.目标检测 （分类+定位） 目标检测（Object Detection）是图像分类的延伸，除了分类任务，还要给定多个检测目标的坐标位置。 NO2.目标检测的发展 R-CNN是最早基于CNN的目标检测方法，然后基于这条路线依次演进 ...