論文閱讀速記:PointRCNN:3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud

PointRCNN 兩階段: 一、 通過點雲分割自下而上生成3D提案 二、點雲區域池化 三、規範3D邊界框優化 原始點雲的3D目標檢測,只用點雲作爲輸入。提出一種新的3D物體檢測器,用於從原始點雲中檢測3D物體。所提出的Stage-1網絡以自下而上的方式直接從點雲生成3D方案,比以前的方案生成方法具有更高的召回率。Stage-2網絡將語義特徵和局部空間特徵結合起來,在規範座標中對提案進行了優化。此
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