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多相关等式变压器网络与稠密连接用于 3D 单物体跟踪
稀疏 LiDAR 点云数据仍然存在挑战，因此本文提出了一种多相关 Siamese Transformer 网络，通过在每个阶段末尾基于稀疏支柱进行特征相关，以学习搜索区域的特征并保持模板的独立特征。该算法在 KITTI、nuScenes 和
PDF7 months ago
Object2Scene：为开放词汇的 3D 检测将对象放入上下文中
Object2Scene 和 L3Det 是用于开放词汇 3D 物体检测的首个方法，通过引入大规模的 3D 物体数据集，将物体插入到 3D 场景中来丰富 3D 场景数据集的词汇，并在不同数据集的 3D 对象之间缓解领域差异，并证实了其在 O
PDF10 months ago
SelFLoc: 大规模基于点云的地点识别的选择性特征融合
本文提出了一种基于点云的地点识别方法 SelFLoc，其中采用堆叠式不对称卷积块（SACB）提高了特征表示效果，并通过选择性特征融合块（SFFB）对关键区域的局部特征进行选择性提升和对齐。在牛津和其他三个基准测试中，SelFLoc 的平均召
PDFa year ago
AAAISVT-Net: 面向大规模场景识别的超轻量级稀疏体素变换网络
该研究提出了一种名为 SVT-Net 的超轻量级网络模型，它可以通过使用基于原子的稀疏体素转换器和基于聚类的稀疏体素转换器，学习短程局部特征和长程上下文特征来实现大尺度地点识别，并在速度和精度方面均达到了最先进的水平，同时拥有一个超轻量级的
PDF3 years ago