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1.2LSTM这个点的知识比较基础，网上的教程也比较多，这里就做更多分享了1.3点云时序融合现状点云时序融合的一个先要条件是，数据集必须提供连续多帧的时间信息，就目前研究的比较多的数据集而言，KITTI是不提供点云时间信息的，因此无法做时序融合研究，而nuscenes和waymo都是提供…
两年多前的论文了。.CNN在此处是作为一个特征提取器，假设CNN提取的特征维度为N（一般这个特征就是网络最后的全连接层）。.然后对于K帧的视频片段，就构成了时序长度为K的N维特征序列。.然后将这个序列作为LSTM的输入，得到的LSTM的输出依旧是一个长度为K...
Bi-LSTM+Attention模型来源于论文Attention-BasedBidirectionalLongShort-TermMemoryNetworksforRelationClassification。关于Attention的介绍见这篇。Bi-LSTM+Attention就是在Bi-LSTM的模型上加入Attention层，在Bi-LSTM中我们会用最后一个时序的输出向量作为特征向量，然后进…
MobileVideoObjectDetectionwithTemporally-AwareFeatureMaps网络框架卷积层输出featuremaphypothesis，输入到convLSTM中，convLSTM在特征层融合前面的时序信息可以进行temporalrefinement。不需要后处…
论文地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「3D目标检测」，即可获得论文下载链接。0前言这是一篇来自Google-Research的研究工作，基于点云的3D目标检测目前有三个前沿的研究点，分别是：多模态、时序融合、自监督和弱监督。
LSTM入门学习——结合《LSTM模型》文章看.长短时记忆网络的思路比较简单。.原始RNN的隐藏层只有一个状态，即h，它对于短期的输入非常敏感。.那么，假如我们再增加一个状态，即c，让它来保存长期的状态，那么问题不就解决了么？.如下图…
如何简单的理解LSTM——其实没有那么复杂译自原文:UnderstandingLSTMNetworks循环神经网络人类针对每个问题的思考，一般不会是完全的从头开始思考。正如当你阅读这篇译文的时候，你会根据已经阅读过的内容来对后面的内容进行理解，你不...
1.2LSTM这个点的知识比较基础，网上的教程也比较多，这里就做更多分享了1.3点云时序融合现状点云时序融合的一个先要条件是，数据集必须提供连续多帧的时间信息，就目前研究的比较多的数据集而言，KITTI是不提供点云时间信息的，因此无法做时序融合研究，而nuscenes和waymo都是提供…
两年多前的论文了。.CNN在此处是作为一个特征提取器，假设CNN提取的特征维度为N（一般这个特征就是网络最后的全连接层）。.然后对于K帧的视频片段，就构成了时序长度为K的N维特征序列。.然后将这个序列作为LSTM的输入，得到的LSTM的输出依旧是一个长度为K...
Bi-LSTM+Attention模型来源于论文Attention-BasedBidirectionalLongShort-TermMemoryNetworksforRelationClassification。关于Attention的介绍见这篇。Bi-LSTM+Attention就是在Bi-LSTM的模型上加入Attention层，在Bi-LSTM中我们会用最后一个时序的输出向量作为特征向量，然后进…
MobileVideoObjectDetectionwithTemporally-AwareFeatureMaps网络框架卷积层输出featuremaphypothesis，输入到convLSTM中，convLSTM在特征层融合前面的时序信息可以进行temporalrefinement。不需要后处…
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如何简单的理解LSTM——其实没有那么复杂译自原文:UnderstandingLSTMNetworks循环神经网络人类针对每个问题的思考，一般不会是完全的从头开始思考。正如当你阅读这篇译文的时候，你会根据已经阅读过的内容来对后面的内容进行理解，你不...
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