优质答主摘要非均匀 3D 稀疏数据，例如不同空间位置的点云或体素，以不同方式对 3D 目标检测任务做出贡献。稀疏卷积网络 (Sparse CNN) 中的现有基本组件处理所有稀疏数
CVPR2022论文速递20
非均匀 3D 稀疏数据，例如不同空间位置的点云或体素，以不同方式对 3D 目标检测任务做出贡献。稀疏卷积网络 (Sparse CNN) 中的现有基本组件处理所有稀疏数
3D目标检测论文汇总
三、基于激光雷达点云的3D目标检测. 1、VoteNet. 2、End-to-End Multi-View Fusion for 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds. 3、Deep Hough Voting for
CVPR2021论文大盘点
10.ST3D: Self-training for Unsupervised Domain Adaptation on 3D ObjectDetection 文中提出一个新的域适应自训练方法,ST3D,用于对点云 3D 目标检测进行无监督的域适应。 通过随
3DObjectDetec
笔者分类整理了与三维目标检测有关的经典论文和部分最新论文的PDF下载链接、开源代码、阅读笔记（部分）。笔者认为的必读经典论文通过加粗标识。论文主要
经典论文附解读
如下是单目3D目标检测的示意图:3D边框参数估计 这样需要阐述的是图像变换如何定义,如图所示是先定义一个3D视角口(3D viewport):和图像平面平行,基于深度而设置。 那么虚拟图像的产
8篇CVPR2019论文开源合
本文介绍开源的CV方向主要有:3D目标检测、目标跟踪、语义分割、实例分割.。 3D 目标检测 PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud 作者团队:中国
入门分享12篇深度学习目标检测必读论文
在这篇文章里，我为那些想要学习目标检测的新手挑选了12篇必读论文。尽管构建目标检测系统最具挑战性的部分隐藏在实现细节中，但是阅读这些论文仍然可以让
史上最全综述
与之前仅关注点云[88、73、338]、单目图像[297、165]和多模态输入[ 284]相比,我们的论文系统地研究了来自所有传感器类型和大多数应用场景的3D目标检测方法。
CVPR2020论文介绍3D目标检测高效算法
随着CVPR2020入选论文的曝光,一篇关于自动驾驶的文章被录用,该论文提出了一个通用、高性能的自动驾驶检测器,首次实现3D物体检测精度与速度的兼得,有效提升自动驾驶系统安全性能。目前,该检测器在
3D目标检测论文方法汇总20
3D目标检测论文方法汇总【2022部分持续更新中~】 Automanous-3D-detection-methods 版权注释 前言 该项目主要在对近期(17年)开始的自动驾驶场景的目标检测方法做一个汇总,持
非均匀 3D 稀疏数据，例如不同空间位置的点云或体素，以不同方式对 3D 目标检测任务做出贡献。稀疏卷积网络 (Sparse CNN) 中的现有基本组件处理所有稀疏数
作者：汽车人 | 首发：公众号【自动驾驶之心】 2022/08/12更新，ECCV 2022自动驾驶方向文章汇总，持续更新中...公众号后台回复 【ECCV2022】获
从各类论文的数量和性能上判断，第三类方法明显数量更多，也基本是目前的SOTA方法。. 可以得到结论，当前单目3D目标检测的主要方法，除了将2D中的新方法
2020年以来出现的一些单目视觉3-D目标检测的论文。本文针对部分典型的论文要点进行要点解读，仅供参考。Towards Generalization Across Depth for Monocular
3D物体框预测是一个6DoF问题(3维位置+3维尺寸+3维朝向),在2D目标检测比较成熟的情况下,准确地做到3D物体框的检测依然存在很多困难。此前,对于3D物体框的检测手
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