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点RCNN PointRCNN:从点云生成和检测3D对象提案 PointRCNN:3D对象提案从点云生成和检测的代码发布,CVPR 2019。 作者:,,。 新增:我们提供了PointRCNN的另一种实现,用于在通用3D对象检测工具箱进行多类联合训练。 介绍 在这项工作中,我们提出了PointRCNN 3D对象检测器,以自下而上的方式直接从原始点云中生成准确的3D盒子建议,然后通过提出的基于bin的3D盒子回归损失在规范坐标中对其进行完善。 据我们所知,PointRCNN是第一个通过仅使用原始点云作为输入进行3D对象检测的两阶段3D对象检测器。 PointRCNN在KITTI数据集上进行了评估,并在提交时在所有已发布的作品中在KITTI 3D对象检测上达到了最先进的性能。 有关PointRCNN的更多详细信息,请参阅或。 支持的功能和待办事项列表 多个GPU进行训练 GPU版本
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pointrcnn-master.zip (49个子文件)
PointRCNN-master
.gitignore 111B
data
KITTI
ImageSets
test.txt 51KB
trainval.txt 51KB
train.txt 25KB
val.txt 26KB
LICENSE 1KB
doc
teaser.png 325KB
.gitmodules 126B
tools
train_rcnn.py 11KB
generate_aug_scene.py 14KB
generate_gt_database.py 4KB
kitti_object_eval_python
eval.py 29KB
LICENSE 1KB
README.md 2KB
evaluate.py 968B
rotate_iou.py 11KB
kitti_common.py 15KB
train_utils
learning_schedules_fastai.py 4KB
fastai_optim.py 10KB
train_utils.py 9KB
_init_path.py 286B
eval_rcnn.py 40KB
cfgs
default.yaml 4KB
script_train.sh 189B
README.md 10KB
pointnet2_lib
lib
datasets
kitti_dataset.py 3KB
kitti_rcnn_dataset.py 51KB
rpn
proposal_target_layer.py 16KB
proposal_layer.py 6KB
utils
bbox_transform.py 4KB
loss_utils.py 10KB
kitti_utils.py 8KB
object3d.py 5KB
calibration.py 5KB
roipool3d
setup.py 410B
roipool3d_utils.py 4KB
src
roipool3d.cpp 8KB
roipool3d_kernel.cu 10KB
iou3d
setup.py 394B
iou3d_utils.py 3KB
src
iou3d.cpp 6KB
iou3d_kernel.cu 14KB
config.py 7KB
net
point_rcnn.py 3KB
rcnn_net.py 9KB
pointnet2_msg.py 2KB
train_functions.py 10KB
rpn.py 3KB
build_and_install.sh 167B
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火石创造
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