博客
关于我
3D Object Detection with Pointformer
阅读量:579 次
发布时间:2019-03-09

本文共 977 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

没错!Transformer的"魔爪"已经伸向3D目标检测了。

Pointformer:用于3D点云的特征学习backbone,可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能,如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。

注:文末附【Transformer】和【3D目标检测】学习交流群

Transformer最近在3D点云方向应用的工作可以看一下:

Pointformer

3D Object Detection with Pointformer

在这里插入图片描述

  • 作者单位:清华大学(黄高团队), 亚马逊Alexa AI等
  • 论文:https://arxiv.org/abs/2012.11409

由于3D点云数据的不规则性,从点云进行3D目标检测的特征学习非常具有挑战性。

在本文中,我们提出了Pointformer,这是专为3D点云设计的Transformer backbone,可以有效地学习特征。

在这里插入图片描述

具体而言,采用Local Transformer模块对局部区域中的点之间的交互进行建模,从而在对象级别学习上下文相关的区域特征。Global Transformer旨在学习场景级别的上下文感知表示。

为了进一步捕获多尺度表示之间的依赖关系,我们提出了“Local-Global Transformer”,以将局部特征与高分辨率的全局特征集成在一起。此外,我们引入了一个有效的坐标优化模块,以将向下采样的点移动到更靠近对象质心的位置,从而改善了对象proposal的生成。

在这里插入图片描述

Local Transformer

在这里插入图片描述

主要贡献:

在这里插入图片描述

实验结果

我们将Pointformer用作最新目标检测模型的基础,并在室内和室外数据集上展示了优于原始模型的重大改进。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Transformer交流群

已建立CVer-Transformer微信交流群!想要进Transformer学习交流群的同学,可以直接加微信号:CVer5555。加的时候备注一下:Transformer+学校+昵称,即可。然后就可以拉你进群了。

3D目标检测交流群

建了CVer-目标检测交流群!想要进检测学习交流群的同学,可以直接加微信号:CVer5555。加的时候备注一下:3D目标检测+学校+昵称,即可。然后就可以拉你进群了。

强烈推荐大家关注CVer知乎账号和CVer微信公众号,可以快速了解到最新优质的CV论文。

在这里插入图片描述

转载地址:http://kkwsz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
MySQL 中开启二进制日志(Binlog)
查看>>
MySQL 中文问题
查看>>
MySQL 中日志的面试题总结
查看>>
mysql 中的all,5分钟了解MySQL5.7中union all用法的黑科技
查看>>
MySQL 中的外键检查设置:SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1
查看>>
Mysql 中的日期时间字符串查询
查看>>
mysql 中索引的问题
查看>>
MySQL 中锁的面试题总结
查看>>
MySQL 中随机抽样:order by rand limit 的替代方案
查看>>
MySQL 为什么需要两阶段提交?
查看>>
mysql 为某个字段的值加前缀、去掉前缀
查看>>
mysql 主从
查看>>
mysql 主从 lock_mysql 主从同步权限mysql 行锁的实现
查看>>
mysql 主从互备份_mysql互为主从实战设置详解及自动化备份(Centos7.2)
查看>>
mysql 主从关系切换
查看>>
MYSQL 主从同步文档的大坑
查看>>
mysql 主键重复则覆盖_数据库主键不能重复
查看>>
Mysql 事务知识点与优化建议
查看>>
Mysql 优化 or
查看>>
mysql 优化器 key_mysql – 选择*和查询优化器
查看>>