【论文阅读】【三维目标检测】Object as Hotspots: An Anchor-Free 3D Object Detection Approach via Firing of Hotspots

HotSpot网络：无锚点3D对象检测新方法
最新推荐文章于 2025-09-28 10:54:40 发布
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本文介绍了一种名为HotSpot Network的3D对象检测方法，该方法采用无锚点的方式，通过识别场景中的热点（HotSpot）进行对象检测。HotSpot Network将场景体素化，并利用每个热点预测边界框，再通过非极大值抑制去除冗余预测。网络结构类似PointRCNN的RPN，但避免了锚点的使用。此外，实验表明Quadrant Classification的四象限分类监督有助于提高检测性能。

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2019.12.30挂到arxiv上
三星，约翰霍普金斯大学和南方科大出品

本文提出了一种使用Hotspot的方法来检测3D Object，在回归3D Object的参数时，使用了Anchor Free的方法。

HotSpot Network

HotSpot

先来介绍一下什么叫HotSpot：把场景首先用Voxel表示，那些属于前景的Voxel就是HotSpot。然后使用每个HotSpot预测一个box，使用NMS除去重复的预测。所以，看出HotSpot Network与PointRCNN中的RPN的联系之处了吗？HotSpot Network将场景体素化，如果将体素化之后的场景认为是将不规律的点云转换成一种规律的点云（将体素的中心看作为点，这个在PartA 2 ^2

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