VoxelNet网络结构

最新推荐文章于 2025-03-07 09:55:59 发布
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分类专栏： 三维数据处理 文章标签： 目标检测 3d 三维深度学习
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论文阅读笔记 | 三维目标检测——VoxelNet算法
Clichong
11-25 1273
以往的3d检测器都难免利用了手工设计特征(hand-crafted)，不够智能不能实现end-to-end地自动提取特征，而如果利用全部点云输入，处理点云可能搞到100k个点的数据可能会带来极大的计算量(其实这里是可以对输入进行采样的，不过对于一个大场景来说数据点确实有点大，这时候对点云量化确实是一个比较好的选择，具体需要结合特定的场景和数据量)。为此，VoxelNet提出一个端对端的3d检测器，对点云数据进行量化，避免复杂场景带来的高计算。 具体来说，VoxelNet将点云划分为等间距的3D体素，通过堆
VoxelNet: 基于点云的三维空间信息逐层次学习网络
沈春旭的博客
12-05 5595
                                            量化结果。使用LiDAR检测的3D BoundingBox被投影到RGB图像 1. 论文综述        3D点云中目标的精准检测是很多应用场景的核心问题，如自动驾驶，家居机器人，虚拟/增强现实。为了将高度稀疏的LiDAR点云与区域候选网络连接在一起，很多研究学者将关注带你放在手工设计的特征表达，例如...
计算机视觉｜3D卷积网络VoxelNet：点云检测的革新力量
最新发布
紫雾凌寒
03-07 1510
VoxelNet 作为 3D 目标检测领域的杰出代表，以其独特的体素化处理方式和强大的深度学习架构，在自动驾驶、机器人等众多领域展现出了卓越的应用价值。通过对 3D 点云数据的有效处理，它能够准确地检测和识别目标物体，为智能系统的决策提供关键支持。尽管目前 VoxelNet 面临着计算量、内存占用和实时性等挑战，但随着技术的不断进步和创新，这些问题有望逐步得到解决。未来，VoxelNet 有望在算法优化、多模态融合等方面取得更大的突破，进一步提升其性能和应用范围，为推动 3D 目标检测技术的发展和智能应用的
VoxelNet
erzayi的博客
10-15 723
VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection CVPR18 摘要 在3D点云中准确检测目标是许多应用中的核心问题，例如自主导航，客房服务机器人和增强/虚拟现实。为了将高度稀疏的LiDAR点云与区域建议网络（RPN）进行接口，大多数现有的工作都集中在手工制作的特征表示上，例如鸟瞰图。 在这项工作中，我们避免了对3D点云进行手动特征，并提出了VoxelNet，这是一种通用3D检测网络，它将特征提取和边界框预测统一
voxelnet_VoxelNet
weixin_32546235的博客
01-17 348
Abstract为了让高度稀疏的LiDAR点云和region proposal network接合，现存方法着重于手工制作特征表达，例如BEV。在这篇论文中，我们去除了人工特征标注，提出了VoxelNet，统一特征提取，利用single stage，end to end 深度网网络。VoxelNet把点云均匀分割在3D体素，然后利用voxel feature encoding层将它们转化成标准特征...
VoxelNet--细说VFE
qq_45783225的博客
02-28 645
第二篇要说的论文是基于体素的VoxelNet的体素特征编码模块。经过体素化、分组、随机采样处理之后。一帧点云数据被划分成了多个包含若干点云的体素。下面让我们走进一个体素中去。对体素进行特征编码和表示就是这片论文的核心。
VoxelNet结构是什么？
02-06
VoxelNet是一种用于3D目标检测的深度学习网络。它的结构包括三部分： 1. 首先是一个称为"Voxel Feature Extractor"的模块，它将输入的3D点云转换为一组特征。 2. 接下来是一个称为"Middle Feature Extractor"的...
Voxelnet中文.pdf
07-18
VoxelNet的关键技术包括对点云的体素化处理、体素特征编码层的设计，以及与区域建议网络（RPN）的结合。体素化处理是指将连续的点云数据转换为规则的体素网格结构，这有助于模型更好地理解三维空间中的局部结构。...
【阅读笔记】voxelnet
敲碎键盘的博客
02-07 1035
2018年提出的voxelnet，把阅读过程中的一些关键内容和没看懂的地方做下笔记。 摘要 关键词：将高度稀疏的雷达点云与区域建议网络（RPN）进行接口。将特征提取和包围框预测统一到一个阶段，是一个端到端可训练的深度网络。引入体素特征编码层voxel feature encoding（VFE），点云被编码为描述性的体积表示，然后将其连接到RPN以产生检测。 介绍 由于3D空间的非均匀采样、传感器的...
基于体素的3D目标检测网络：VoxelNet
m0_63642362的博客
01-22 1815
本项目复现了3D目标检测领域的经典论文VoxelNet，仅使用点云数据实现了快速高效的3D目标检测。
VoxelNet End-to-End
03-15
End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection
【VoxelNet —— 体素网络】
fyc300的博客
08-03 2248
将划分好的点云输送到端到端的网络结构中，以端到端的方式从点云中学习判别性特征表示并预测准确的 3D 边界框
VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection
weixin_60335028的博客
08-15 1597
VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection阅读笔记
VoxelNet End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection 论文学习
calvinpaean的博客
07-08 553
代码：VoxelNet End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection 论文：VoxelNet End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection 1. 解决了什么问题？ 对点云做 3D 检测是许多应用得以实现的关键，如自动驾驶和扫地机器人等。与图像检测相比，LiDAR 能提供可靠的深度信息，可准确地定位目标，描述出它们的形状。但由于多种因素，如 3D 空间的非
voxelnet_苹果最新机器学习论文：使用VoxelNet进行3D物体检测
weixin_31884143的博客
01-17 313
原标题：苹果最新机器学习论文：使用VoxelNet进行3D物体检测 原文来源：arXiv作者：Yin Zhou、OncelTuzel「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀 多啦A亮现如今，3D点云(3D point clouds)中的精确目标检测是许多应用中的核心问题，例如自主导航(autonomous navigation)、家用机器人以及增强/虚拟现实等。为了将一个高度稀疏的激光点云(LiDAR po...
论文总结--VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection
m0_60799447的博客
11-11 1066
这篇论文介绍了，一种针对LiDAR点云数据的端到端训练的3D物体检测方法。该方法解决了传统方法中对于点云特征工程的依赖，通过自学习的方式进行特征提取和3D目标检测。
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