基于點云的三維目標檢測方法是什么？

本文提出了一種基于點云的三維目標檢測方法。 整個框架由兩個階段組成：第一階段用于自下而上的3D region proposal，第二階段用于在標準坐標系中細化proposal以獲得最終的檢測結果。 第一階段子網絡沒有像以前的方法那樣從RGB圖像或投影點云到鳥瞰圖或體素中生成建議，而是通過將整個場景的點云分割成前景點和背景，以自下而上的方式直接從點云生成少量高質量的3D建議。

3d點云目標檢測算法有哪些？

3D點云目標檢測算法匯總 1 、End-to-End Multi-View Fusion ... 2 、LaserNet: An Efficient Proba ... 3 、BirdNet: a 3D Object Detecti ... 4 、LMNet: Real-time Multiclass ... 5 、PIXOR: Real-time 3D Object D ... 6 、PointRCNN: 3D Object Proposa ... 7 、YOLO3D: End-to-end real-time ... 8 、FVNet: 3D Front-View Proposa ...

三維點云如何學習特征？

由于三維點云數據的不規則性，從點云中進行三維物體檢測的特征學習非常具有挑戰性。 在本文中，作者提出 Pointformer，一個為三維點云設計的 Transformer 骨干，可以有效地學習特征。 具體來說，Local Transformer 模塊用來模擬局部區域內各點之間的相互作用，在 object level 上學習與環境相關的區域特征。

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