3d行人框检测论文笔记

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

1. 论文阅读 SECOND:Sparsely Embedded Convolutional Detection 2. SECOND笔记 3. 基于pytorch简单实现稀疏3d卷积(SECOND) 4. 稀疏卷积 Sparse Convolution Net 5. 优化版-基于pyt

作者观察到,3D 边界框的 8 个角点中,差不多能投影到 2D 边界框中间的某个角点,能提供很多的 3D 位姿信息。预测这个点在 2D 边界框上的位置,能够为还原 3D 边

在这篇论文中提出了一个新的深度神经网络PointNet,直接以点云作为输入。PointNet为许多3D识别任务提供了统一的方法,包括目标分类、零件分割和语义分割,同时在基线上获得了与目前的

是用来提取rough mesh中每一个顶点(vertex)在input image和前面浅层特征上的local feature vector;这里需要将每一个3D的mesh vertex映射到2D image上,然后在feature maps上每一个p

论文标题:RBGNet: Ray-based Grouping for 3D Object Detection作者单位:北大等论文:代码:暂未开源动机:目前基于point-wise的方法,比如

一、论文的出发点和贡献3D配准具有 基于点云方式的6D姿态识别 Neural Network for 3D Point Registration 本文提出了一种三维扫描配准的深度学习算法3DRegNet。近年来随着廉价的3D商品传感器的出

deep3dbox读书笔记 因为项目要用到3D目标检测,所以拜读了这篇经典的纯单目视觉的3D检测论文。 该篇论文发表于2017年,影响很大,百度阿波罗引用过,许多文章都是以他为基础开展的。不

实际应用中，可以通过前一帧重构的3D姿态来预测人体当前的位置，从而无需进行每帧的人体检测和匹配。建议将人体检测器仅应用于某些关键帧。在其他帧中，通过动

CenterPoint应该是与CenterNet是同一个团队的成果,部分作者是一样的。对于2d检测算法CenterNet,详细可以查看之前的笔记:论文阅读笔记 | 目标检测算法——CenterNet算法,CenterPoint