AAAIDec, 2020

PC-RGNN: 三维物体检测的点云补全与图形神经网络

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TL;DR本研究提出一种新的两阶段方法，其中包括点云完成模块以恢复高质量的点密集提案和整个视图，同时设计了图神经网络模块，实现了全局本地关联机制和多尺度图形的上下文聚合，显著强化编码特征，实验表明，所提出的方法在 KITTI 基准测试中优于之前的基线算法，突出了其有效性。
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发现论文，激发创造
  • Point-GNN: 针对点云中 3D 物体检测的图神经网络

    本研究提出了一种基于图神经网络的 LiDAR 点云对象检测方法，采用自动注册机制降低了平移方差，并结合盒子合并和计分运算从多个数据点准确地组合检测结果，在 KITTI 基准测试中，该方法仅使用点云即可实现领先的准确性，甚至胜过融合算法，这显示了使用图神经网络作为三维对象检测的新方法的潜力。

    Mar, 2020

  • PointRGCN：用于三维车辆检测细化的图卷积网络

    提出了 PointRGCN—— 一种基于图卷积网络（GCN）的图形三维物体检测管道，该管道专门用于对三维 LiDAR 点云进行操作，包含 R-GCN 和 C-GCN 的残差 GCNs 的集成，使用图形表示对三维物体提议进行了改进，并在 bird eye 视图检测任务的简单难度上实现了最先进的性能。

    Nov, 2019

  • PG-RCNN：用于三维目标检测的语义表面点生成

    通过 RoI 点生成模块生成语义面点以实现准确检测，我们的方法在 KITTI 基准测试上取得了竞争性的性能。

    Jul, 2023

  • 基于语义装饰局部图的精确三维目标检测的 Graph R-CNN

    本文提出了一种名为 Graph R-CNN 的二阶段三维目标检测器，它使用动态点聚合、RoI-graph 池化和视觉特征增强等方法，解决了现有二阶段三维目标检测器处理不均匀分布和稀疏室外点时的效率问题，并在 KITTI 和 Waymo Open Dataset 上大幅优于现有模型。

    Aug, 2022

  • 点云分割的正则化图卷积神经网络 (RGCNN)

    本文提出了一种正则化图卷积神经网络 (RGCNN)，通过谱图理论，将点云中的特征视为图上的信号进行卷积，可以直接处理点云数据，提高了点云分割效能，并在 ShapeNet 部件数据集上进行了实验验证。

    Jun, 2018

  • 基于关系图网络的点云三维物体检测

    本文提出了一种基于卷积神经网络的关系图网络模型，该模型利用方向特征、语义特征和空间坐标，结合盒子候选回归和点注意池化，探索关系图对于提高候选物体外观特征的影响，最终成功实现了在点云中检测三维物体的任务。

    Nov, 2019

  • LiDAR R-CNN：一种高效且通用的三维物体检测器

    本文研究基于激光雷达点云的三维检测在自动驾驶的感知系统中的重要性，并提出了 LiDAR R-CNN，这是一种可改进任何现有三维检测器的第二阶段检测器，采用了基于点的方法解决了实时和高精度要求的问题，在实际中具有普适性和优越性能。

    Mar, 2021

  • 动态图形识别 3D 物体的 DGCNN 算法

    提出了一种在点云中基于消息传递和动态图形的 3D 物体检测架构，通过一种针对 3D 检测任务的集合到集合的蒸馏方法来简化知识蒸馏，实现了自动驾驶基准测试的最先进性能。

    Oct, 2021

  • PointRCNN: 从点云生成和检测三维物体提议

    本论文提出了一种名为 PointRCNN 的算法，该算法利用点云进行 3D 物体检测，通过两阶段的底层生成和高水平精细修正，有效地提高了物体检测的准确度，在 KITTI 数据集上取得了优异的性能。

    Dec, 2018

  • 基于 RGB-D 数据的三维物体检测的台阶式点云网络

    本文探讨了利用深度学习在 3D 物体检测中，针对使用 RGB-D 数据在室内和室外场景下进行点云识别所面临的挑战以及如何提高效率。通过利用成熟的 2D 物体检测器和先进的 3D 深度学习来提高区域建议与对象本地化的精度，以取得高回收甚至小目标检测的良好性能。在 KITTI 和 SUN RGB-D 3D 检测基准上进行了评估，相比现有技术取得了显著的大幅度升级，并具有实时性能。

    Nov, 2017