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题目：Part-A^2Net:3DPart-AwareandAggregationNeuralNetworkforObjectDetectionfromPointCloud作者：港中文，商汤这篇文章可以看作是PointRCNN的后续（论文笔记指路）。主要思想都是在探索如何…
任务：点云补全和分割数据集：Waymo、nuScenes、KITTI互相迁移论文7Associate-3Ddet:Perceptual-to-ConceptualAssociationfor3DPointCloudObjectDetection百度CVPR2020任务：点云3D目标检测域：perceptualdomain和conceptualdomain
最新博士论文—《面向视频和点云数据的目标检测方法研究》摘要第1-7页ABSTRACT第7-16页第1章绪论第16-32页1.1研究背景及意义第16-18页
CVPR20203D点云相关论文整理3D目标检测1.AHierarchicalGraphNetworkfor3DObjectDetectiononPointClouds1.1创新1.2实现细节1.3实验结果3D点云分析（分类、分割）3D点云上采样1.CascadedRefinementNetworkforPointCloud
近日，计算机视觉顶会CVPR2020接收论文结果公布，从6656篇有效投稿中录取了1470篇论文，录取率约为22%。.本文介绍了上海交通大学被此顶会接收的一篇论文《PF-Net:PointFractalNetworkfor3DPointCloudCompletion》。.点云补全（PointCloudCompletion）用于修补有所缺失...
点云补全对下游任务或多种相关任务有很多益处。第一篇文章佐证了同时实施点云补全和物体检测，可以互相裨益、相辅相成。这是针对3D场景的任务和工作。第二篇文章应用点云补全最终实现了衣物的3D网格的构建。这是针对与3D人体相关的任务和工作。
点云文章列表近年来，对于点云处理的研究越来越火热。Github上面有一个工程，汇总了从2017年以来各大会议上点云论文，awesome-point-cloud-analysis,但尚未包括刚刚release的CVPR2020中的点云论文。本文主要整理CVPR2020中的点云相关论文...
深度补全任务的目标是从映射到二维平面的稀疏和不规则点云生成密集的深度预测图。论文提出了一个新的框架，可以同时提取全局和局部信息，以生成合适的深度图。
2.OTA:OptimalTransportAssignmentforObjectDetectionOptimalTransportAssignment（OTA）是一种基于优化理论的标签分配策略。OTA将目标检测中的标签分配程序制定为一个OptimalTransport问题，目的是以最小的传输成本将标签从ground-truth物体和...
1.3.1基于多帧候选框关系建模的视频目标检测方法第28-29页1.3.2基于体素区域特征的点云目标检测方法第29页1.3.3基于多视角体素特征的点云目标检测方法第29-30页1.4论文组织结构第30-32页第2章表征学习基础第32-40页2.1自然
回复"SFFAI122"获取本主题精选论文01推荐理由:这篇论文(FoldingNet)首次提出用2D流形来表示3D点云,这也启发了其他人将目标点云建模为2D网格的非线性折叠...
回复"SFFAI114"获取本主题精选论文01推荐理由:首先使用深度学习实现3D点云补全,证明了深度学习对点云补全任务的有效性。02推荐理由:提出了第一个在线测试...
这篇论文提出了一种基于图卷积(gconv)的三维目标检测层次图网络(hgnet)。这个网络通过处理原始点云,直接预测目标的3d边界框。对于检测目标,HGNet能够捕捉这些点之间的关系并且使用...
但由于雷达的分辨率以及扫描距离等问题,激光雷达采集到的点云往往是稀疏的,这将会影响3D目标检测精度。针对这个问题.提出一种融合稀疏点云补全的目标检测算法,...
内容提示:图学学报JournalofGraphicsISSN2095-302X,CN10-1034/T《图学学报》网络首文题目:融合稀疏点云补全的3D目标检测算法作者:徐晨,倪蓉...
DeepLearningfor3DPointClouds:ASurvey论文阅读Abstract:在点云深度学习中,主要包含的任务有:3D形状分类、3D目标检测和、3D点云分割。Introduction:3D数据通常有许多种...
本文在LITTI数据集3DObjectDetection三维目标检测性能排名第5。摘要提出了一种新的两级三维目标检测框架,称为稀疏到稠密三维目标检测框架(STD)。第一阶段是一个自下而上的提案生...
Ye_HVNet_Hybrid_Voxel_Network_for_LiDAR_Based_3D_Object_Detection_CVPR_2020_paper.pdf这篇论文提出了一种基于点云的自动驾驶三维目标检测one-stage网络——混合体素网络(Hyb...
但由于雷达的分辨率以及扫描距离等问题,激光雷达采集到的点云往往是稀疏的,这将会影响3D目标检测精度.针对这个问题,提出一种融合稀疏点云补全的目标检测算法,采用编码,机...
在本文中,作者提出了混合体素网络(HVNet),这是一个用于基于点云的3D对象检测自动驾驶的一级网络。本文中使用的体素特征编码(VFE)方法包含三个步骤:体素化—将点云分配给2D体素网格...