MLCVNet公司 swMATH ID: 32541 软件作者： 谢倩、赖宇坤、吴静、王周涛、张一鸣、徐凯、王军 描述： MLCVNet：用于3D对象检测的多级上下文投票网。本文利用自关注机制和多尺度特征融合技术，通过捕获多层次的上下文信息来完成三维目标检测任务。大多数现有的三维物体检测方法都是单独识别物体，而不考虑这些物体之间的上下文信息。相比之下，我们在最先进的VoteNet的基础上，提出了多层次上下文投票网（MLCVNet）来相关地识别3D对象。我们在VoteNet的投票和分类阶段引入了三个上下文模块，以在不同级别上编码上下文信息。具体地说，在对相应的对象质心点进行投票之前，使用Patch-to-Patch Context（PPC）模块捕获点面片之间的上下文信息。随后，在建议和分类阶段之前，会合并一个对象到对象上下文（OOC）模块，以捕获对象候选之间的上下文信息。最后，设计了全局场景上下文（GSC）模块来学习全局场景上下文。我们通过在面片、对象和场景级别捕获上下文信息来演示这些。我们的方法是提高检测准确性的有效方法，在具有挑战性的3D物体检测数据集（即SUN RGBD和ScanNet）上实现最新的检测性能。我们也在这个https URL上发布我们的代码。 主页： https://arxiv.org/abs/2004.05679 源代码： https://github.com/NUAAXQ/MLCVNet 关键词： 计算机视觉；模式识别；arXiv_cs。个人简历；绘图；arXiv_cs。希腊；三维目标检测；多级上下文投票网 相关软件： VoxelNet公司；深度上下文；PPF网；PointCNN（美国有线电视新闻网）；窗格上下文；PointNet（点网）；密集聚变；融合++ 引用于： 0个文档 标准条款 1出版物描述软件 年份 MLCVNet：用于三维目标检测的多级上下文投票网arXiv公司谢倩、赖宇坤、吴静、王周涛、张一鸣、徐凯、王军 2020