【3D目標檢測】Frustum PointNets
《Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data》論文筆記 一、論文思路 二、模型介紹 2.1 模型結構 2.2 實現細節 2.2.1 Frustum Proposal 2.2.2 3D Instance Segmentation 2.2.3 Amodal 3D Box Estimation 2.2.4 模型結構 2.2.5 損失
相關文章
- 1. 3D目標檢測算法詳解_pointnet, pointnet++,frustum-pointnets，VoteNet
- 2. 三維目標檢測論文閱讀：Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data
- 3. Frustum PointNets & PointRCNN
- 4. 3D Object Detection 3D目標檢測綜述
- 5. Frustum PointNets算法總結
- 6. 3D目標檢測（CVPR2020：Lidar）
- 7. 3D目標檢測之AM3D
- 8. 彙總|3D目標檢測文章(CVPR2020)
- 9. CVPR2020-3D目標檢測論文合集
- 10. CVPR 2019 | Stereo R-CNN 3D 目標檢測
- 更多相關文章...
- • Maven 構建 & 項目測試 - Maven教程
- • 使用TCP協議檢測防火牆 - TCP/IP教程
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
- • 爲了進字節跳動，我精選了29道Java經典算法題，帶詳細講解
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 3D目標檢測算法詳解_pointnet, pointnet++,frustum-pointnets，VoteNet
- 2. 三維目標檢測論文閱讀：Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data
- 3. Frustum PointNets & PointRCNN
- 4. 3D Object Detection 3D目標檢測綜述
- 5. Frustum PointNets算法總結
- 6. 3D目標檢測（CVPR2020：Lidar）
- 7. 3D目標檢測之AM3D
- 8. 彙總|3D目標檢測文章(CVPR2020)
- 9. CVPR2020-3D目標檢測論文合集
- 10. CVPR 2019 | Stereo R-CNN 3D 目標檢測