TY -的A2 -刘,简历AU - Yu,挂AU - Su,金盟——朴,Yingchao AU - Cai,国荣AU -林,Yangbin盟,刘主编盟——刘Weiquan PY - 2022 DA - 2022/12/29 TI -精制投票和场景特征融合点云的三维对象检测SP - 3023934六世- 2022 AB - 3 d视觉世界的理解是必不可少的任务3 d对象检测激光雷达点云。直接从点云边界框参数预测,现有voting-based方法使用的脚腕投票获得每个对象的质心。然而,它可能是不准确投票中心很难回归盒准确,导致多余的边框的一代。对象的室内场景,有几个同现模式对象在室内场景。同时,语义关系对象的布局和场景可以作为指导对象检测前上下文。我们提出一个简单,但有效的网络,RSFF-Net增添雅致投票,现场特性融合检测室内3 d对象。RSFF-Net包含三个模块:几何函数,精致的投票,和场景约束。首先,几何功能模块是用来捕捉投票的最近的对象的几何特征点。然后,由精制粗选票重新投票投票模块,基于粗票之间的熔融特性和几何特性。最后,一个场景约束模块用于添加候选对象和场景之间的关联信息。 RSFF-Net achieves competitive results on indoor 3D object detection benchmarks: ScanNet V2 and SUN RGB-D. SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/3023934 DO - 10.1155/2022/3023934 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -