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3d detection
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ECCV
重新思考伪 LiDAR 表征
通过深入研究，观察到伪激光雷达表示法的功效来自于坐标变换，作者设计了一种名为 Patch-Net 的基于图像的 CNN 探测器，其具有更广泛的适用性并可作为伪激光雷达的 3D 探测器。PatchNet 的伪激光雷达数据是以图像表示的，可以轻
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4 years ago
ECCV
EPNet: 基于图像语义增强的点特征三维物体检测
本文提出 EPNet 框架，采用多种传感器与图像信息进行目标检测，并通过融合模块增强语义化特征，实现目标定位和分类置信度的一致性，实验表明其优于现有最先进的方法。
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4 years ago
ECCV
使用学习损失的 3D 目标检测：寻找你的（3D）中心
通过在未经过场景中心标记的未经处理的 3D 扫描数据中使用尽可能少的目标标签进行训练，我们提出了一种新的优化程序，其中含有两个网络，它们可以在与监督有可比性的情况下实现相当的性能，从而解决了 2D 图像与 3D 场景之间的差异问题。
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4 years ago
CVPR
FocalMix：3D 医学图像检测的半监督学习
本文提出了一种称为 FocalMix 的新方法，利用了半监督学习（SSL）的最新进展，以 3D 医学图像检测，经实验证明，在标注不足的情况下，比现有的监督学习方法提高了 17.3％。
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4 years ago
VoxelNet：基于点云的三维物体检测的端到端学习
VoxelNet 是一种针对点云图像检测的深度网络，可以将点云分割成等间距的三维体素，并通过新引入的体素特征编码层将每组点转换为统一的特征表示，从而生成描述性的体积表示，并连接 RPN 以生成检测。
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7 years ago
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