总结一下在bilibili上看到的基于点云场景的三维物体检测算法及应用,是香港中文大学博士生所作报告有兴趣的也可以去看看这个视频。
这一部分主要总结一下报告主要的三个论文:PointRCNN、Part-A^2、PV-RCNN
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总结一下在bilibili上看到的基于点云场景的三维物体检测算法及应用,有兴趣的也可以去看看这个视频。
这一部分主要总结一下，结合雷达点云数据和相机采集的二维图像数据的方法。
主要包括: MV3D-Net、F-PointNet

本系列是按照bilibili上刘永成博士的分享课的论文笔记，主要针对点云基于图论的处理方法。
这一部分主要讲解的方法包括：DGCNN、RGCNN、Spectral Graph Convolution、DeepGCNs

本系列是按照bilibili上刘永成博士的分享课的论文笔记，主要针对点云的规则化处理。对于一些有新颖的方法会讲得详细一些。
继续讲一些经典的点云的规则化处理的方法。包括：PointSift、SO-Net、Pointwise CNN、Kd-Net和FCPN

本系列是按照bilibili上刘永成博士的分享课的论文笔记，主要针对点云的规则化处理。对于一些有新颖的方法会讲得详细一些。
经典的一些针对点云的规则化处理的方法。包括：VoxelNet、SPLATNet和PointCNN

PointNet系列处理点云的方法:PointNet、PointNet++、Frustum-PointNet和FlowNet3D

有关点云采样的方法： 格点采样、均匀采样、几何采样