PointRCNN: 點雲的3D目標生成與檢測 PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud 論文地址:https://arxiv.org/abs/1812.04244 代碼地址:https ...
PointRCNN: D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud PointRCNN是CVPR 錄用的一篇三維目標檢測論文。 原始點雲的 D目標檢測,只用點雲作為輸入。提出一種新的 D物體檢測器,用於從原始點雲中檢測 D物體。所提出的Stage 網絡以自下而上的方式直接從點雲生成 D方案,比以前的方案生成方法具有更高的召回 ...
2020-07-20 11:49 0 1109 推薦指數:
PointRCNN: 點雲的3D目標生成與檢測 PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud 論文地址:https://arxiv.org/abs/1812.04244 代碼地址:https ...
轉載:https://blog.csdn.net/wqwqqwqw1231/article/details/103374515 代碼解析 轉載:https://blog.csdn.net/wqwqq ...
點雲 點雲是雷達采集到的信息. 關於點雲基本介紹參考https://zhuanlan.zhihu.com/p/22581673 ros中的點雲消息結構:http://docs.ros.org/ja ...
作者:蔣天園 來源:微信公眾號@3D視覺工坊 來源:3D目標檢測多模態融合算法綜述 0前言 本篇文章主要想對目前處於探索階段的3D目標檢測中多模態融合的方法做一個簡單的綜述,主要內容為對目前幾篇幾篇研究工作的總結和對這個研究方面的一些思考。在前面的一些文章中,筆者已經介紹到了 ...
3D目標檢測(CVPR2020:Lidar) LiDAR-Based Online 3D Video Object Detection With Graph-Based Message Passing and Spatiotemporal Transformer Attention 論文地址 ...
作者:蔣天園 來源:公眾號@3D視覺工坊 鏈接: 匯總|3D目標檢測文章(CVPR2020) 前言 今年CVPR20-paper-list前幾天已經出了,所以這里做一點大致的綜述介紹在CVPR20上在3D目標檢測的一些文章。如下圖所示,3D目標檢測按照大方向可以分為室外和室內 ...
3D點雲點雲分割、目標檢測、分類 原標題Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey 作者Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, and Mohammed Bennamoun 原文 ...
作者:蔣天園 來源:微信公眾號@3D視覺工坊 鏈接:CLOCs:3D目標檢測多模態融合之Late-Fusion 文章:CLOCs: Camera-LiDAR Object Candidates Fusion for 3D Object Detection論文地址:在公眾號 ...