本文目录一览：
由于voxelnext是完全基于体素的，所以还需要处理大量的点云噪点及背景点。采用的方法是沿着下采样层，逐渐修建不相关的voxels。遵循SPS-Conv，一直具有小特征幅度的voxels的膨胀，当抑制比例为0.5时，只对特征幅度小于0.5的voxels进行膨胀。直接基于3D CNN骨干网络V ∈ R^{N * F}的稀疏输出来预测对象。
1、点云配准的基石点云，三维空间中的数据明珠，通过XYZ坐标加上附加信息（如强度、RGB颜色），描绘出物体的立体特征。它们可以来源于激光扫描、摄影测量，甚至是多传感器的融合，如RGBD设备如PrimeSense， Kinect， XtionPRO的产物。
2、本文聚焦于研究刚性点云匹配问题，通过局部几何特征描述和特征匹配两步实现点对应关系建立。现有点云关键点检测子评估显示，检测子在现实应用场景数据中的可重复性低且耗时。均匀采样和随机采样方法在目标识别和点云配准中被证明为有效关键点选取方式。
3、在三维空间的深度学习探索中，点云技术的应用正在重塑无人驾驶、机器人技术等前沿领域。一种新兴的研究热点是Transformer模型在点云处理中的创新应用，如Deep Learning for 3D Point Clouds： A Survey，它为分类、分割等任务提供了深入的综述。
4、相关领域涉及图像融合、拼接、分割、超分辨率、点云配准与SLAM等。使用方法涵盖相似性测度、配准精度、小波变换、互信息、仿射变换、特征提取、特征点匹配等。应用领域包括医学图像、遥感图像、天气预测、地理信息系统、运动追踪与自动控制。
5、Loam-livox是基于Mid-40雷达的早期研究，分析了Livox类固态雷达扫描方式，提出点云预处理和配准方法。特征点提取考虑了Mid-40雷达花瓣状扫描方式的限制，并引入强度信息增强特征点提取。去运动畸变采用子帧均分和线性插值方法，优化点云配准算法，采用scan to map策略，通过残差建立约束进行优化。
6、纯激光定位（LO）通常从点云配准算法开始，早期改良型配准算法如ICP和NDT被用于点云配准。LOAM算法通过提取几何特征提升效率和配准精度，启发了后续工作，但LOAM的问题在于难以去除点云畸变并存在退化场景。
Alleviating Foreground Sparsity for Enhanced Semi-Supervised Monocular 3D Object Detection：在自动驾驶中，单目3D目标检测是一项重要但具有挑战性的任务。本文提出的ODM3D框架通过半监督学习利用大量未标记数据，提高单目3D目标检测器性能。
D Object Detector包括BEV Backbone和检测头。BEV Backbone处理BEV空间特征，检测头对目标类别、属性和方向进行预测。至此，CaDDN算法解析结束。如有错误，请在评论区指正。
借助LSS模块和MixUp3D，MonoLSS在KITTI 3D目标检测基准的所有三个类别（汽车、骑行者和行人）中均排名第一，并在Waymo数据集和KITTI-nuScenes跨数据集评估中取得了有竞争力的结果。
介绍MonoCon技术，论文详细阐述了一种单目深度估计方法，其核心在于预测3D物体的中心位置、形状尺寸与观察角度等关键参数。实验部分，作者基于Kitti 3D目标检测基准进行训练与测试，并与现有方法进行对比。实验数据集包含7481幅图像，分为训练集与对比集，针对汽车、行人、自行车三类目标进行深入研究。
985免费论文网友情提示：本网站所有内容为共享上传提供，仅限学习分享，如产生版权问题，请联系我们及时删除！
Copyright © www.csmayi.cn Corporation, All Rights Reserved 共享时代 共享你我他 版权所有
