Deathflower的博客

本文提出了SAFDNet，一种为完全稀疏三维目标检测量身定做的简单而高效的架构。在SAFDNet中，设计了一种自适应特征扩散策略(adaptive feature diffusion strategy)来解决中心特征缺失问题。通过密集卷积对3D体素进行处理，但计算成本极高，尤其是在稀疏点云的情况下。通过结合稀疏卷积和密集卷积，既提高了计算效率，又保证了较高的检测精度，是目前最常用的方法之一，SECOND和是其中的代表。则完全依赖于稀疏特征处理，进一步优化了计算效率，但在精度上还有待提升。总体来看，

Mamba是什么？和RNN和transformer相比优势在哪里？CVPR2024在论文的介绍部分，作者首先阐述了基于LiDAR的3D目标检测在自动驾驶、虚拟现实和机器人领域中的重要应用。由于点云数据稀疏、分布不均且不规则，如何高效、有效地进行3D目标检测成为一项重大挑战。SpCNN在特征提取方面具有更高的效率和精度，能够更好地处理稀疏的点云数据。然而，稀疏卷积在部署和优化方面并不友好，需要大量的工程工作，因此存在较大瓶颈。