Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving(MV3D模型)
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Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving(MV3D模型)
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Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving
动机： WeproposeMultiView3DnetworksMV3D,asensoryfusionframeworkthattakesbothLIDARpointcloudandRGBimages...
论文翻译：Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving
来源：CVPR2017 Abstract 本文针对自动驾驶场景中的高精度三维物体检测。我们提出了多视点三维网络（MV3D），这是一个感知融合框架，将LIDAR点云和RGB图像作为输入，并预测定向的3D...
[论文笔记]Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving
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Monocular 3D Object Detection for Autonomous Driving 论文总结
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Exploring Object Centric Temporal Modeling for Efficient Multi View 3D Object Detection
全文摘要 本文提出了一种名为StreamPETR的长序列建模框架，用于多视角三维物体检测。该模型基于PETR系列中的稀疏查询设计，并系统地开发了对象中心的时序机制。模型以在线方式运行，通过对象查询逐帧...
StreamPETR：Exploring Object-Centric Temporal Modeling for Efficient Multi-View 3D Object Detection
参考代码：StreamPETR 1\.概述 介绍：在BEV感知中时序信息融合会为下游感知任务带来不小性能提升，但是在单帧基础上引入时序信息必然会带来额外开销，因而迫切需要一种高性能且代价小的融合方案。