【论文阅读】【3D目标检测】PV-RCNN++

最新推荐文章于 2025-01-22 10:20:51 发布
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#PVRCNN #3D目标检测

PV-RCNN++是PVRCNN的升级版，针对3D目标检测效率进行了优化。文章中提到，PVRCNN的主要瓶颈在于point-based network，因此引入了SPC（Sample Proposal Center）策略，通过预测提案选择靠近物体的点，减少FPS计算的点数，并按角度划分进一步优化。此外，为了改进voxel特征聚合，提出了VectorPool aggregation，它使用局部向量表示来保持相对位置信息，避免了radiusNN和MLP导致的计算延迟。在KITTI上，PV-RCNN++实现了每帧0.06秒的运算速度。

文章目录

论文：PV-RCNN++: Point-Voxel Feature Set Abstraction With Local Vector Representation for 3D Object Detection

PVRCNN的作者又放出了PVRCNN++，主要在效率上做了改进。

PV-RCNN++

本文首先介绍了PVRCNN，然后基于PVRCNN的框架介绍了PVRCNN++的改进。PVRCNN就不介绍了，可以详见另一篇博客。

PVRCNN速度慢主要是慢在了point-based network这个部分。PVRCNN对做了如下改进。

SPC

FPS比较慢，因为FPS是 O ( n 2 ) O(n^2) O(n

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论文阅读笔记 | 三维目标检测——PV-RCNN++算法
Clichong
12-08 2657
PV-RCNN++的基本原理延续这PV-RCNN：基于体素的策略可以更有效地编码多尺度特征，并从大规模点云生成高质量的3d候选框；而基于点的策略可以保留精确的位置信息，并具有灵活的感受野，用于细粒度的建议细化。 在PV-RCNN的基础上，PV-RCNN++对其进行了改进。改进的第一点就是关键点的采样，这里提出了分区关键点采样策略（sectorized proposal-centric keypoint sampling strategy），要比原始的距离最远点采样更加高效（D-FPS距离最远点采样的具有二
PV-RCNN++网络结构和代码解析
NNNNNathan的博客
04-22 6946
1、前言 这篇文章废话不多说了，主要史帅基于PV-RCNN上面进行的改进，本文不会从头构建网络并进行解析，对于PV-RCNN不了解的小伙伴可以先去看我之前的文章。 PV-RCNN论文和逐代码解析（一）_NNNNNathan的博客-优快云博客_pvrcnn代码复现1、前言当前的点云3D检测主要分为两大类，第一类为grid-based的方法，第二类为point-based的方法。grid-based的方法将不规则的点云数据转换成规则的3D voxels （VoxelNet， SECOND ....
[论文阅读]PV-RCNN++
qq_53909832的博客
11-07 2294
PV-RCNN++论文阅读
PV-RCNN++网络结构
Oliver_jiang的博客
03-13 2444
PV-RCNN++（PV-RCNN-V2）
【3D 目标检测】PV-RCNN++
qq_36380978的博客
09-17 2221
一 核心思路 在开始本博客的阅读时，需先对PVRCNN进行大体的了解，也就见我的另一篇博客 【3D 目标检测】PVRCNN详解(个人阅读心得并总结其他人的结论得出的文章)_qq_36380978的博客-优快云博客 这篇文章是在PVRCNN的基础上进行改进的。主要是为了提升效率，降低运算成本。主要的创新点在于提出了sectorized proposal-centric key point sampling strategy和VectorPool。第一个创新是为代替在PVRCNN上的Keypoints
PV-RCNN++ | 利用Transformer让Point与Voxel更好结合
CV_Autobot的博客
09-04 1583
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【领域综述】获取自动驾驶全栈近80篇综述论文！outdoor LiDAR点云中的前景点（即物体）和背景点之间经常存在很大的不平衡。它阻碍了检测器专注于信息区域以产生准确的 3D 目标检测结果。本文通过语义Point-Voxel特征交互提出了一种新颖的目标检测网络，称为PV-RCNN++。与...
[3D检测系列-PV-RCNN] PV-RCNN论文详解、PV-RCNN代码复现、包含官网PV-RCNN预训练权重及报错问题
Callme_TeacherPi
07-31 5398
[3D检测系列-PV-RCNN] PV-RCNN论文详解、PV-RCNN代码复现、包含官网PV-RCNN预训练权重及报错问题 一、论文详解2、体素到关键点场景编码2.1、关键点抽样2.2、体素抽象3、VSA模块(体素集抽象模块)3.1、预测关键点权重4、提案细化的关键点到网格RoI特征抽象4.1、通过集合抽象进行RoI网格池化4.2、3D提案细化和置信度预测5、训练损失二、代码复现1、Copy代码2、安装一些功能包3、数据集的准备。......
论文小结：PV-RCNN
u013086672的博客
12-17 1540
PV-RCNN收录于CVPR 2020。文章一作作者是来自香港中文大学MMLab实验室的博士Shaoshuai Shi，这是我知道的他的第三篇一作论文，前两篇分别是PointRCNN（CVPR 2019）、Part A^2 Net（PAMI）。这是一篇将Voxel-base方法和Point-base方法进行深度结合的文章，充分结合了两种方法各自的优势，算是一个集大成者。
PV-RCNN、PV-RCNN++ 网络结构
最新发布
zfjBIT的专栏
01-22 1132
PV-RCNN的提出是想要综合 point-based 和 voxel-based 3D目标检测方法的优势：既要尽可能保留原始点的精确位置信息，又要降低运算消耗。Voxel & Point based Method 点和体素方法的结合：实现了更高的识别性能和可控的内存消耗。Voxel-based 体现在3D稀疏CNN场景编码的过程中，将场景转换为多种尺度的特征空间，并且生成了高品质的预选框。
PV-RCNN++论文详解
JDJD_j的博客
12-14 429
相比于PV-RCNN，这篇有两个创新点，一是keypoint的采样，在PV-RCNN里是在原始点云FPS，这篇是采样原始点云再做FPS；二是局部特征提取的采样方式，前篇是用VSA模块。
PV-RCNN:聚氯乙烯
04-23
PV-RCNN：用于3D对象检测的Point-Voxel特征集抽象 此PointVoxel-RCNN用于我们的CVPR 2020论文PointVoxel-RCNN用于从点云进行3D对象检测。 代码： 代码。 作者：石少帅，郭朝旭，李丽，王哲，石建平，王晓刚，李洪生。 抽象的 我们提出了一种新颖的，高性能的3D对象检测框架，名为PointVoxel-RCNN（PV-RCNN），用于从点云中进行精确的3D对象检测。 我们提出的方法将3D体素卷积神经网络（CNN）和基于PointNet的集合抽象进行了深度集成，以学习更多判别性点云功能。 它利用了3D体素CNN的高效学习和高质量建议以及基于PointNet的网络的灵活接收范围的优势。 具体而言，提出的框架通过新颖的体素集抽象模块将具有3D体素CNN的3D场景汇总为一小组关键点，以节省后续计算并对代表性场景特征进行编码。 考虑到体素CNN生成的
【论文解读】PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection
lwk___123的博客
01-22 2383
我们提出了一种新的高性能3D对象检测框架，称为PointVoxel RCNN（PV-RCNN），用于从点云中精确检测3D对象。我们提出的方法深度集成了三维体素卷积神经网络（CNN）和基于PointNet的集合抽象，以学习更具判别力的点云特征。它利用了3D体素CNN的高效学习和高质量建议以及基于PointNet的网络的灵活感受野。具体而言，所提出的框架通过新颖的体素集抽象模块将具有3D体素CNN的3D场景总结为一小组关键点，以节省后续计算并对代表性场景特征进行编码。
PV-RCNN
ylwhxht的博客
11-26 1865
PV-RCNN Key Knowledgeable： Point-based and Voxel-based Voxel Set Abstraction (VSA) FPS采样n个关键点。 对于每个关键点，分别在原始点云图fraw、3D稀疏卷积之后的多尺度特征图fpv、BEV投影的特征fbev上采用PointNet++的思想将一个半径范围的点视为一个集合（Voxel-based），获取点与点之间的邻域特征： 并将一个区域内的特征聚合（Point-based）： 得到[fraw，fpv，fbev] .
【阅读笔记】PV-RCNN
敲碎键盘的博客
03-04 6112
目前在kitti数据集榜单第一名，收录在CVPR2020。与pointRCNN同作者。 1 简介 文章称该方法把point-based和voxel-based两种方法的优势结合起来，提高了3D目标检测的表现。基于体素的操作可以高效的编码多尺度特征表示并生成高质量3D提案框，基于点操作有可变的感受野故可以保留更精确的位置信息。 voxel-based（grid）优缺点：高效、但信息损失降低定位细粒度...
3D目标检测(点云+体素)——PV-RCNN
qq_44799766的博客
10-31 4425
PV-RCNN论文阅读及个人分析。
【论文速览】PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection
冯子材的博客
06-01 1407
摘要 提出了一种新的高性能的三维目标检测框架：PointVoxel-RCNN（PV-RCNN），用于从点云中精确检测三维目标。该方法将3D体素卷积神经网络（CNN）和基于PointNet的集合抽象有机地结合起来，以学习更具鉴别能力的点云特征。它利用了3D体素CNN的高效学习和高质量提案以及基于PointNet的感受野可变的优势。具体地说，该框架通过一个新的体素集抽象模块将具有3D体素CNN的3D场景总结成一个小的关键点集，以节省后续计算，并对具有代表性的场景特征进行编码。考虑到体素CNN生成的高质量3D提案
【3D目标检测】PV-RCNN
可乐大牛的博客
10-11 1397
首先，本文是基于点云，并且将点云处理成体素的3D目标检测网络。PV-RCNN融合了点云特征提取中基于体素方法和基于点方法的思想，进一步提高检测的性能提出了一种voxel-to-keypoint的编码方法，该方法将一帧内的多尺度体素特征编码为一系列的关键点中。这些关键点不仅保留了准确的位置信息，还拥有丰富的全局信息，可以提高三维检测性能。提出了一种在proposal中使用的多尺度的RoI特征提取层。该层可以通过多个感受野提取丰富的上文信息，用于优化预测框和置信度评分。
论文总结--PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection
m0_60799447的博客
11-11 944
PV-RCNN结合了两种主流方法的优点：体素（Voxel）网络和点（Point）网络，以更好地提取3D点云的特征。
Deformable-PV-RCNN：基于可变形卷积的3D目标检测改进
该方法是在经典PV-RCNN（Point-Voxel RCNN）基础上进行改进而来的两阶段3D目标检测器，旨在解决传统提案优化模块在处理复杂场景时存在的局限性，如对象尺度变化大、点云密度不均、局部结构形变以及背景杂乱等问题。...
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