MV3D网络结构

Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving

paper：https://arxiv.org/abs/1611.07759

github：https://github.com/bostondiditeam/MV3D.git

简介

LIDAR 传感器的优势在于深度信息，摄像头的优势在于语义信息，MV3D提出一种融合 RGB 和 Point Cloud

的3D目标检测框架。 同时，和以往基于voxel的方法不同，它只用了点云的俯视图和前视图，这样既能减少计算量，又不至于损失过多的信息。随后生成3D候选区域，把特征和候选区域融合后输出最终的目标检测框。

网络框架

MV3D架构由两部分组成：3D候选网络 + 融合网络。

• 3D候选网络：利用点云的鸟瞰图表示来生成3D候选框。3D目标候选的好处是可以将其