H's blog

오늘 제가 리뷰할 논문은 작년 cvpr 2020의 pv-rcnn: point voxel feature set abstraction for 3d object detection입니다. 1저자인 샤오슈아이님은 3D object detection 분야에서 좋은 논문을 여러개 내신분입니다. 이 논문의 네트워크로 KITTI의 3d object detection 성능 비교에서 1등을 했었습니다. 현재는 다른 네트워크로 바뀌였고, 현재 pv-rcnn++로 5위를 하고 있는것으로 알고있습니다. 1.Background Pointcloud 데이터의 특징 먼저, 많은 3D object detection 논문이 pointcloud 데이터를 이용하는데 기존 2d 이미지 데이터와 어떻게 다른지 간단하게 보면 좋을것 같습니다. Li..

논문의 목표 : 자율주행 분야에서 single monocular image를 이용하여 3D object detection을 수행하는 알고리즘을 제안한다. Introduction 본 논문에서는 여러 정보를 이용하여 매우 높은 재현율(recall)로 class-specific한 3D object proposal generation 방법을 제안한다. semantic and object instance segmentation, context 뿐만아니라 shape features 와 location prior을 이용하여 box scoring을 수행한다. Monocular 3D Object Detection 이 논문에서는 이미지의 segmentation, context 뿐만아니라 location prior를 이용하..

cvpr2015에 published된 3D object detection 논문입니다. monocular.point-cloud,Fusion 방법 중 monocular방식에 해당하는 방식입니다. 본 논문에서 새로운 객체 표현(object representation)인 3D voxel pattern(3DVP)를 제안합니다. 이 3DVP에는 object의 key property(appearance, 3D shape, view point, occlusion, truncation 정보)를 encoding 되어있습니다. 3DVPs are abstract 3D represenations that capture patterns of visibility of an object category. the visibility ..