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【3D目标检测】论文整理

目录

  • 概述
  • 整理结果
    • 基于图像的
      • 基于2D特征做的
      • 基于3D特征做的
    • 基于点云的
      • 基于原始点云的
        • PointNet
        • PointNet++
      • 基于体素的
        • VoxelNet
    • 基于图像和点云融合的
      • 串行融合的
      • 并行融合的

概述

本文将我所学习过的3D目标检测论文按照自己的理解进行分类，并介绍每篇论文研究的问题与采用的方法，格式如下：
【年份】【模型简写】【论文名称】【笔记链接】
研究的问题：

  • 问题1
  • 问题2

提出的方法：

  • 方法1
  • 方法2

整理结果

基于图像的

基于2D特征做的

基于3D特征做的

基于点云的

基于原始点云的

PointNet

【2016】【PointNet】【PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation】【笔记链接】
研究的问题：

  • 如何直接处理原始点云数据进行分类的分割

提出的方法：

  • 考虑点云的特点，设计了一个简单的网络
  • 主要就是MLP+max pool得到全局特征，基于这个特征进行预测

PointNet++

【2017】【PointNet++】【PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space】【笔记链接】
研究的问题：

  • PointNet主要是点级的特征，点与点之间是没有交互的，也就是没有局部特征提取的缓解，而这个环节是CNN去的成功的关键

提出的方法：

  • 采用set abstraction模块实现了类似于卷积的过程

基于体素的

VoxelNet

【2017】【VoxelNet】【VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection】【笔记链接】
研究的问题：

  • 如何得到体素的特征

提出的方法：

  • 方法1
  • 方法2

基于图像和点云融合的

串行融合的

并行融合的

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