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RSS订阅原创 3D object detection review 3D目标检测综述
3d 目标检测依据类别可以划分为3类：纯相机方法、激光雷达方法、多模态方法
2025-12-23 19:56:18
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原创 论文学习PTT: Point-Trajectory Transformer for Efficient Temporal 3D Object Detection
基于时序激光雷达三维目标检测器，现阶段是依托两阶段的提议方法；但该方法需要存储每帧目标或整帧的点云，还有点云与轨迹仅仅只是拼接的方式组合，忽略了点轨迹的有效交互。基于以上问题，本文提出一种带长短记忆的点轨迹变换器，用于高效时序三维目标检测。该方法仅使用当前帧目标点云及其历史轨迹作为输入；引入若干模块对轨迹特征进行编码，关注长短时及未来视角。模型的输入是当前帧点云（经RPN提议网络处理后得到提议框和采样的物体点云）以及该物体的多帧历史提议轨迹。
2025-12-15 21:03:17
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原创 论文学习UniMODE: Unified Monocular 3D Object Detection
基于BEV检测范式构建检测器，将BEV检测架构拆分为两阶段，提出不均匀BEV网格设计应对收敛不稳定问题，开发稀疏BEV特征投影策略降低计算成本。基于以上改进提出UniMODE模型。
2025-12-02 23:10:40
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原创 论文学习Transformer：Attention Is All You Need
主流的循环或卷积神经网络的序列转换模型，表现最佳的是通过注意力机制连接的编码器和解码器。本文提出一种全新的。
2025-12-01 17:44:13
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空空如也
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