【Disp R-CNN解读】通过形状先验引导的立体三维目标检测实例视差估计
摘要 最近的许多工作通过视差估计恢复点云,然后应用3D探测器解决了这一问题。视差图是为整个图像计算的,这是昂贵的,并且不能利用特定类别的先验。相反,我们设计了一个实例视差估计网络 iDi
摘要 最近的许多工作通过视差估计恢复点云,然后应用3D探测器解决了这一问题。视差图是为整个图像计算的,这是昂贵的,并且不能利用特定类别的先验。相反,我们设计了一个实例视差估计网络 iDi
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3d object detection的一般的pipeline Anchor based vs Center based RPN 当前比较流行的3d目标检测pipeline,或是通过pillar,对3d点云进行编码
这是一篇CVPR2018的文章,对于Faster RCNN相关知识暂未深入了解,待之后补充。本文按阅读顺序来进行梳理,有些疑惑待自己理解后再作答。 一、文章贡献 贡献一种高效的基于多层融合的三维目标
2021SCSDUSC 接下来分析SOTA Anchor Free算法: 简要介绍: PaddleDetection2.0更新后的招牌模型算法之一 PAFNet(Paddle Anchor Freeÿ
1、为什么要做这个研究(理论走向和目前缺陷) ? 之前做3D目标检测大多基于Anchor来做,不好表达,且不利于下游任务,如跟踪。 2、他们怎么做这个研究 (方
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Image Classification(图像分类):判断图像的分类,知道里面的东西是什么,不需要知道在哪里,只需要标出存在的类别名称即可。 Object d
Lidar Point Clouds KITTI dataset KITTI是一个自动驾驶感知模块的作为标准基准的多模态数据集,涉及的感知任务包括基于图像的单眼和立体深度估计,光流(optical
1. Motivation 现在存在的3D目标检测方法可以分为两种,一种是基于point-based,一种是基于grid-based(也就是voxel-based)。point-based可以获得更大的感受野,但是计算成本过高&