MVX-Net: Multimodal VoxelNet for 3D Object Detection

最新推荐文章于 2024-04-22 10:17:04 发布
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文章标签： 目标检测 计算机视觉 深度学习
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MVX-Net是针对3D对象检测的深度学习模型，它通过融合RGB图像和3D点云数据来提高检测性能。该模型在VoxelNet基础上改进，创新地在早期网络阶段进行特征融合，包括PointFusion和VoxelFusion两种方法。实验在KITTI数据集上的结果显示，MVX-Net在3D检测任务上显著优于基线模型。

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论文
代码

问题以及创新点

同样是在VoxelNet的基础上做了进一步改进

问题

  1. 直接3D点云的方法，对资源要求比较高
  2. RGB图像具有更丰富的特征，但在预测深度等存在精度较差的问题
  3. 当前融合的方法，多是在后期融合，是得场景融合收到限制

创新点

  1. 融合RGB以及点云进行综合的检测
  2. 在网络早期进行特征融合

网络架构

整个网络走了两个不同的pipeline，一部分通过Faster-RCNN提取RGB特征信息，另一方面通过VoxelNet提取3D点云特征。并且提出了两种点云融合的方法，PointFusion以及VoxelFusion。

PointFusion

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PointFusion 针对voxel中每个点进行特征融合，在原始每个点7维特征 ( x i , y i , z i , r i , x i − v x , y i − v y , z i − v z

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