三维点云目标检测论文

论文地址: 代码地址: 摘要 本文提出了一种基于点云的三维目标检测方法。整个框架由两个阶段组成:第一阶

介绍一个单阶段框架，用于使用混合三维表示的三维目标检测。提出使用一个内存模块来增强基于点的特征，保持单阶段方法的效率。AMFM，明确考虑点云的稀疏

论文地址: 3D目标检测是当前自动驾驶感知模块重要的一个环节,如何平衡3D物体检测的精度以及速度更是非常重要的一个研究话题。本文提出了一种新的

云三维目标检测的性能取决于对原始点、基于网格的体素或支柱的有效表示。 最近的两阶段三维检测器通常采用基于点-体素的R-CNN范式，即第一阶段采用基于体素

图 1显示了三维点云的现有深度学习方法的分类。 图 1：三维点云深度学习方法分类。 这项工作的主要贡献可以概括如下： · 1）据我们所知，这是第一篇全面涵盖多

三维点云目标检测技术涉及到的基础知识,主要包括:点云的基本概念、点云目标检测、计算机视觉注意力机制、霍夫变换与深度霍夫投票以及数据集与评价指标。

分类号: TP391 单位代码: 10335 密 级: 公开 学 号: 21831121 硕士学位论文 中文论文题目: 基于多帧时序三维点云的目标检测 英文论文题目: Multi-frame based

基于深度学习的点云三维目标检测算法研究.pdf,重庆大学硕士学位论文 中文摘要 摘要 目标检测是 自动驾驶和机器人视觉领域的核心技术之一。在自动驾驶领域, 车辆

首先,提出了一种基于视锥下尺度不变和特征权衡的三维目标检测的方法。该方法针对直接在点云中进行三维目标检测消耗大量的搜索空间的问题,将二维图像目标检测结果通过投影矩阵