PIXOR作为2018年的创新之作，展示了BEV视角在3D检测中的潜力，但其在远距离、遮挡场景和嵌入式部署上的局限性
PIXOR (`OR`iented 3D object detection from`PIX` el-wise neural network predictions)
原创
2022-08-20 00:32:53
314阅读
PIXOR实时3D目标检测 论文题目：PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds 论文年份：2018年 论文来源：PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds 论文代码： 下面是pytorch版本：philip-huang/PIXOR 论文提出：作者考虑了对点
PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds论文链接：http://www.cs.toronto.edu/~wenjie/papers/cvpr18/pixor.pdf代码链接：https://github.com/Yachao-Zhang/PIXOR摘要：本文是18年CVPR，时间比较久了网上解读版本很多，本文只是记录一下在阅读论文
转载
2024-03-24 10:37:50
28阅读
PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds 阅读笔记文章标题PIXOR: Real-time 3D Object Detection from Point Clouds作者Bin Yang, Wenjie Luo, Raquel Urtasun一、摘要该文章解决了在自动驾驶环境下从点云实时检测三维物体的问题。因为检测是安全的必要组成
文章目录1. 基于激光雷达的物体检测1.1 物体检测的输入与输出1.2 点云数据库1.3 激光雷达物体检测算法1.3.1 点视图1.3.1.1 PointNet1.3.1.2 PointNet++1.3.1.3 Point-RCNN1.3.1.4 3D-SSD1.3.1.5 总结和对比1.3.2 俯视图1.3.2.1 VoxelNet1.3.2.2 SECOND1.3.2.3 PIXOR1.3.
转载
2023-12-29 23:31:40
140阅读
综述：1.点视图：PointNet/PointNet++，Point-RCNN，3D SSD2.俯视图：VoxelNet，SECOND，PIXOR，AFDet3.前视图:LaserNet，RangeDet4.多视图融合：俯视图+点视图：PointPillar，SIENet，PV-CNN俯视图+前视图：MV3D，RSN一、PointNet1.核心思路：点云特征提取MLP（多个全连接层）提取点特征:n
转载
2024-10-12 20:12:46
162阅读
