I detta dokument föreslår vi PointRCNN för 3D-objektdetektering från råpunktsmoln. Hela ramen består av två steg: steg 1 för generering av 3D-förslag nedifrån och upp och steg 2 för raffinering av förslag i de kanoniska koordinaterna för att uppnå de slutliga detekteringsresultaten. Istället för att skapa förslag från RGB-bild eller projiceringspunktmoln till fågelperspektiv eller voxels som tidigare metoder gör, genererar vårt delnätverk steg-1 direkt ett litet antal högkvalitativa 3D-förslag från punktmolnet på ett nedifrån-och-upp-sätt via segmentering av hela scenens punktmoln i förgrundspunkter och bakgrund. Etapp 2-undernätverket omvandlar de sammanslagna punkterna i varje förslag till kanoniska koordinater för att lära sig bättre lokala rumsliga funktioner, som kombineras med globala semantiska funktioner för varje punkt som lärs in i steg-1 för exakt förfining och förtroendeförutsägelse. Omfattande experiment på 3D-detektionsriktmärket för KITTI-data visar att vår föreslagna arkitektur överträffar toppmoderna metoder med anmärkningsvärda marginaler genom att endast använda punktmoln som ingång. Koden finns på https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN.
Dessutom genererar PointRCNN REF 3D-paketförslag via förgrundspunktssegmentering i det första steget, och lär sig sedan bättre lokala rumsliga funktioner för förfining av rutor.
PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection From Point Cloud
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}