Nuvarande 3D-metoder för att upptäcka objekt påverkas kraftigt av 2D-detektorer. För att utnyttja arkitekturer i 2D-detektorer konverterar de ofta 3D-punktmoln till vanliga rutnät (dvs. till voxelgaller eller till fågelvybilder) eller förlitar sig på upptäckt i 2D-bilder för att föreslå 3D-boxar. Få verk har försökt att direkt upptäcka föremål i punktmoln. I detta arbete återgår vi till de första principerna för att konstruera en 3D-detektorrörledning för punktmolnsdata och så generisk som möjligt. Men på grund av den glesa naturen av data - prover från 2D-grenrör i 3D utrymme - vi står inför en stor utmaning när direkt förutsäga avgränsande box parametrar från scen punkter: en 3D-objekt centroid kan vara långt från någon yta punkt så svårt att regress exakt i ett steg. För att ta itu med utmaningen, föreslår vi VootNet, en end-to-end 3D-objekt detektering nätverk baserat på en synergi av djup punkt uppsättning nätverk och Hough röstning. Vår modell uppnår toppmodern 3D-detektering på två stora datauppsättningar av riktiga 3D-skanningar, ScanNet och SUN RGB-D med enkel design, kompakt modellstorlek och hög effektivitet. Anmärkningsvärt, VootNet överträffar tidigare metoder genom att använda rent geometrisk information utan att förlita sig på färgbilder.
VootNet REF utnyttjar arkitekturer i 2D-detektorn och föreslår en end-toend 3D-objektdetektering nätverk baserat på en synergi av deep point set nätverk och Hough röstning.
Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}