3D目标检测技术有哪些好用的模型?

本文介绍了几种常用的3D目标检测模型,包括基于卷积神经网络的VoxelNet,利用点云数据的PointPillars,采用多视角特征聚合的AVOD,使用自然场景点云的F-PointNet,以及应用压缩和激活特征学习的SECOND模型。

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常用的 3D 目标检测模型有:

  1. VoxelNet:基于卷积神经网络的模型,可以进行立体感知和目标检测。

  2. PointPillars:利用点云数据进行立体感知和目标检测的模型。

  3. AVOD(Average Viewpoint Feature Aggregation for 3D Object Detection):基于多视角特征聚合的 3D 目标检测模型。

  4. F-PointNet:使用自然场景点云数据进行 3D 目标检测的模型。

  5. SECOND(Squeeze-and-Excitation Contextual Feature Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection):使用压缩和激活特征学习的 3D 目标检测模型。

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