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VG：输入点云（包含3D坐标、RGB、法向量等信息）通过W个label得到的文本描述D，基于与物体相关的语言描述来完成目标的定位。 习惯上先看abstract和conclusion还有图表，看下来主要针对于两个模块： 首先先提取它的点云特征（用backbone得到点云种子）--DKS粗略找到描述的物体的
Cylindrical and Asymmetrical 3D Convolution Networks for LiDAR Segmentation（2020年论文） 作者：香港中文大学 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.10033.pdf 代码链接：https://github.com/xinge008/Cylinder3D 为什么做这件事（why）： ● 目前用于自动驾驶场景的最好的点云分割算法常见的做法是将3D点云投射
前期看的文章大部分都是深度学习原理含量多一点，一直在纠结怎么改模型，论文看的很吃力，看一篇忘一篇，总感觉摸不到方向。想到自己是遥感专业，所以还是回归遥感影像去谈深度学习，回归问题，再想着用什么方法解决问题。 1、易丢失空间信息 在 Decoder 阶段输出多
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多模态虚拟点3D检测 论文网址：MVP 论文代码：MVP 方法MVP方法的核心思想是将RGB图像中的2D检测结果转换为虚拟的3D点，并将这些虚拟点与原始的Lidar点云合并。具体步骤如下： (1) 使用2D检测器(如CenterNet)在RGB图像中检测物体。 (2) 将检测到的物体掩模投影到Lidar点云中，创建与
这一部分是论文中最难理解的一章，作者的主要想法，是利用2d图像来生成3d的目标包围框（bounding box），一方面这个思路本身就不是很好懂，另一方面，作者写这一章还是用的倒叙，显得更难理解了。 3d包围框的定义 对于本文的3d包围框，需要使用九个量来定义，可以分为三
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FCAF3D：Fully Convolutional Anchor-Free 3D Object Detection FCAF3D：全卷积无锚 3D 物体检测 论文网址：Fcaf3d 代码网址：Fcaf3d 这篇论文介绍了一个用于室内3D物体检测的全卷积 Anchor-Free 方法 FCAF3D。主要贡献如下: 提出了第一个用于室内3D物体检测的全卷积Anchor-Free方法FCAF3D。 提出了一种新的
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Hierarchical Aggregation for 3D Instance Segmentation是一个用于实例分割的方法，他主要利用了点以及点集之间的空间关系，以此进行实例分割。大概步骤如下： 首先进行低带宽点汇集得到初步的实例以避免过度分割 之后进行动态带宽集合汇集以得到完整的实例 引入实例内网络进行去
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