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论文题目基于深度学习和几何约束的3D目标检测算法研究答辩人尤露辉(硕士)专业计算机技术(专业学位)导师纪荣嵘时间2020-06-0110:00地点软件园一期创新大厦A-402MAC实验室
论文题目基于多视图特征融合的3D目标检测算法研究答辩人吴鑫江(硕士)专业电子与通信工程(专业学位)导师游佰强时间2020-06-2016:00地点海韵实验楼403
3D目标检测框架VoteNetCharlesR.Qi，OrLitany，何恺明，LeonidasJ.Guibas等当前主流的3D目标检测方法，很大层度上受2D检测器的影响。充分利用2D检测器提取3D建议框，或将3D点云转换为规则的网格或利用2D图像提取锥形区域可参阅（https...
PointRCNN:3DObjectProposalGenerationandDetectionfromPointCloud（CVPR2019）该文章提出了使用PointNet++作为主干网络使用two-stage的方法进行目标检测的方法。该方法首先使用PointNet++得到point-wise的feature，并预测point-wise的...
论文:论文链接.源码:源码链接.由于本来是准备研究PV-RCNN网络的，可是发现源码还没有开源。但是在PCDet.上发现包含了SECOND等几个网络源码2:源码链接2.1摘要基于LiDAR或基于RGB-D的目标检测被用于从自动驾驶到机器人视觉的众多应用...
单就检测来说，2018年顶会出的目标检测论文也并不算少。下面是我个人就目标检测算法在深度学习领域未来研究的一些看法：1.从专注精度的FasterRCNN、RFCN相关系列，以及专注速度的YOLO系列，未来的方向更专注于精度和速度的结合，这也是过去的很多模型在SSD系列上产生的原因，主要代表有RefineDet...
前不久结束的CVPR2020会议在推动目标检测领域发展方面做出了一些贡献，本文就为大家推荐其中6篇有价值的目标检测论文。论文清单1.AHierarchicalGraphNetworkfor3DObjectDetectiononPointClouds论文地址：https://openaccess.thecvf
这篇论文提出了一种「小样本」目标检测网络，旨在通过少量标注数据使模型有效检测到从未见过的目标。该方法的核心包括三点：Attention-RPN、Multi-RelationDetector和ContrastiveTrainingstrategy，利用小样本supportset和queryset的相似性来检测新的目标，同时抑制background中的错误…
©PaperWeekly原创·作者｜张承灏学校｜中科院自动化所硕士生研究方向｜双目深度估计本文介绍的是香港中文大学贾佳亚团队在CVPR2020上提出的3D目标检测新框架——深度立体几何网络（DeepStereoGeometryNetwork，DSGN）。通过...
论文题目基于深度学习和几何约束的3D目标检测算法研究答辩人尤露辉(硕士)专业计算机技术(专业学位)导师纪荣嵘时间2020-06-0110:00地点软件园一期创新大厦A-402MAC实验室
论文题目基于多视图特征融合的3D目标检测算法研究答辩人吴鑫江(硕士)专业电子与通信工程(专业学位)导师游佰强时间2020-06-2016:00地点海韵实验楼403
3D目标检测框架VoteNetCharlesR.Qi，OrLitany，何恺明，LeonidasJ.Guibas等当前主流的3D目标检测方法，很大层度上受2D检测器的影响。充分利用2D检测器提取3D建议框，或将3D点云转换为规则的网格或利用2D图像提取锥形区域可参阅（https...
PointRCNN:3DObjectProposalGenerationandDetectionfromPointCloud（CVPR2019）该文章提出了使用PointNet++作为主干网络使用two-stage的方法进行目标检测的方法。该方法首先使用PointNet++得到point-wise的feature，并预测point-wise的...
论文:论文链接.源码:源码链接.由于本来是准备研究PV-RCNN网络的，可是发现源码还没有开源。但是在PCDet.上发现包含了SECOND等几个网络源码2:源码链接2.1摘要基于LiDAR或基于RGB-D的目标检测被用于从自动驾驶到机器人视觉的众多应用...
单就检测来说，2018年顶会出的目标检测论文也并不算少。下面是我个人就目标检测算法在深度学习领域未来研究的一些看法：1.从专注精度的FasterRCNN、RFCN相关系列，以及专注速度的YOLO系列，未来的方向更专注于精度和速度的结合，这也是过去的很多模型在SSD系列上产生的原因，主要代表有RefineDet...
前不久结束的CVPR2020会议在推动目标检测领域发展方面做出了一些贡献，本文就为大家推荐其中6篇有价值的目标检测论文。论文清单1.AHierarchicalGraphNetworkfor3DObjectDetectiononPointClouds论文地址：https://openaccess.thecvf
这篇论文提出了一种「小样本」目标检测网络，旨在通过少量标注数据使模型有效检测到从未见过的目标。该方法的核心包括三点：Attention-RPN、Multi-RelationDetector和ContrastiveTrainingstrategy，利用小样本supportset和queryset的相似性来检测新的目标，同时抑制background中的错误…
©PaperWeekly原创·作者｜张承灏学校｜中科院自动化所硕士生研究方向｜双目深度估计本文介绍的是香港中文大学贾佳亚团队在CVPR2020上提出的3D目标检测新框架——深度立体几何网络（DeepStereoGeometryNetwork，DSGN）。通过...
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