文件名称：Deformable-PV-RCNN:变形PV-RCNN
文件大小：467KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-10 21:09:18
Python
可变形PV-RCNN：通过学习的变形改进3D对象检测 作者： 和 。 我们提供代码支持和配置文件，以再现有关KITTI 3D对象检测的论文的结果。我们的代码基于 ，它是一个干净的开源项目，用于对3D对象检测方法进行基准测试。 介绍 在3D对象检测中学习变形。 可变形PV-RCNN是基于高性能点云的3D对象检测器。当前，现有技术的两级检测器所使用的建议改进方法不能充分适应不同的对象比例，变化的点云密度，零件变形和混乱情况。我们提出了一个受2D可变形卷积网络启发的提案优化模块，该模块可以从存在信息内容的位置自适应地收集特定于实例的特征。我们还提出了一种简单的上下文门控机制，该机制允许关键点为优化阶段选择相关的上下文信息。我们在竞争激烈的汽车和骑自行车者的KITTI 3D对象检测基准上表现优于先前发布的方法，并且在行人和骑自行车者的Orientation Estimation基准上是基于点云的方
【文件预览】：
Deformable-PV-RCNN-master
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--------deformable_pfe()
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----.gitmodules(89B)
----init.sh(236B)
----README.md(5KB)
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--------def_pv_rcnn.yaml(7KB)
----docs()
--------INSTALL.md(2KB)
--------introduction.png(94KB)
--------GETTING_STARTED.md(871B)
--------demo.png(361KB)
----OpenPCDet()