投票3深化 swMATH ID: 41378 软件作者: Martin Engelcke、Dushyant Rao、Dominic Zeng Wang、Chi Hay Tong、Ingmar Posner 描述: Vote3Deep:使用高效卷积神经网络在3D点云中进行快速对象检测。本文提出了一种利用卷积神经网络(CNN)对三维点云中的目标进行本地检测的高效计算方法。特别是,这是通过利用以特征为中心的投票方案来实现的,以实现新的卷积层,该层明确利用了输入中遇到的稀疏性。为此,我们研究了不同体系结构的准确性和速度之间的权衡,并建议对过滤器激活使用L1惩罚,以进一步鼓励中间表示的稀疏性。据我们所知,这是首次提出稀疏卷积层和L1正则化以高效大规模处理3D数据。我们证明了我们的方法在KITTI目标检测基准上的有效性,并表明只有三层的Vote3Deep模型在基于激光和基于激光视觉的方法中都比以前的技术水平高出40倍 主页: https://arxiv.org/abs/1609.06666 源代码: https://github.com/lijiannuist/Pote3Deep_lidar 相关软件: PointNet(点网);更快的R-CNN;AlexNet公司;ImageNet公司;ApolloCar3D;语法Viz;中心网;X感受;球面(SphereFace);MS-COCO公司;比根;MobileNetV2手机;开胃-v4;移动网络;深度ID3;混洗网;联邦开发银行;更宽的表面;阿达科斯;城市居民 引用于: 2文件 全部的 前5名7位作者引用 1 加利亚尼,西尔瓦诺 1 蒂莫·哈克尔 1 米尔·鲁伊·纳兹 1 康拉德·辛德勒 1 Vipul K·夏尔马。 1 米哈伊尔·乌斯维亚佐夫 1 维格纳,Jan D。 2篇连载文章中引用 1 国际计算机视觉杂志 1 计算机科学评论 在1个字段中引用 2 计算机科学(68至XX) 按年份列出的引文