基于局部相关性感知点嵌入的3D点云目标检测
计算机视觉与模式识别
2023-01-12 v1
摘要
我们提出一种基于 Frustum PointNet（F-PointNet）的改进三维点云目标检测方法。相较于原始 F-PointNet，我们新提出的方法在计算点特征时考虑了点的邻域。新引入的局部邻域嵌入操作模仿了二维神经网络中的卷积操作。因此，每个点的特征不仅由其自身或整个点云的特征计算，还特别依据其邻域特征计算。实验表明，在三维目标检测任务上，我们所提方法优于 F-PointNet 基线。
引用
@article{arxiv.2301.04613,
title = {Object Detection in 3D Point Clouds via Local Correlation-Aware Point Embedding},
author = {Chengzhi Wu and Julius Pfrommer and Jürgen Beyerer and Kangning Li and Boris Neubert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.04613},
year = {2023}
}