3D目标检测

论文：PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction With Local Vector Representation for 3D Object Detection
PVRCNN的作者

KITTI 数据集 数据集下载： 下载地址： http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark3d 解压后为四部分内容&#xff1a

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KITTI 3D Object Detection Evaluation 2017 link下载四个部分，共41.4GB 解压后为四部分内容（相机校

EPNet: Enhancing Point Features with Image Semantics for 3D Object Detection
1.摘要
这篇文章主要解决3D目标检测中的两个重要问题，包括多传感器融合

一、PointPillars 介绍
本文提出了一种新的用于 3D 目标检测的方法 PointPillars，它利用 PointNets 来学习组织在垂直列中的点云表示。虽然编码特征可以与任何标准的 2D 卷积检测架构一起使用&#

前言
MV3D-Net融合了视觉图像和激光雷达点云信息；它只用了点云的俯视图和前视图，这样既能减少计算量，又保留了主要的特征信息。随后生成3D候选区域，把特征和候选区域融合后输出最终的目

3D点云目标检测分类： 1 Lidar only, point-based method：直接输入点云数据给网络，或者将点云数据pre-process，如将三维点云投射到多个二维平面形成图像。 Complex-yolo首先将点云数据转换到2d-

摘要
大多数最先进的3D物体探测器严重依赖于激光雷达传感器，因为基于图像的方法和基于激光雷达的方法之间存在很大的性能差距。这是由于在三维场景中对预测的表示方式造成的。我们的方法，称为深度立体几何网络(DSGN)&#

[1] 3DIoUMatch: Leveraging IoU Prediction for Semi-Supervised 3D Object Detection(利用IoU预测进行半监督3D对象检测)
论文地址 代码地址
[2] Cate

博主最近一直都在看3D点云目标检测，且有一个可视化课设要结，还有一个CV课设，太酸爽了。 搜了一些paper，发现3D点云目标检测论文都不带公开源码的，GitHub上找项目配