点群からの2段階の3Dオブジェクト検出のために、PyramidR-CNNという名前の柔軟で高性能なフレームワークを紹介します。現在のアプローチは、一般に、第2段階でのRoI特徴抽出の対象となるポイント

arxiv_reader のブックマーク 2021/09/07 12:28

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4707989351712078434/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.02499v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.02499v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2109.02499v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">Pyramid R-CNN：3Dオブジェクト検出のパフォーマンスと適応性の向上に向けて</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/attention">attention</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22point%20cloud%22">point cloud</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/R-CNN">R-CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/sparse">sparse</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">点群からの2段階の3Dオブジェクト検出のために、PyramidR-CNNという名前の柔軟で高性能なフレームワークを紹介します。現在のアプローチは、一般に、第2段階でのRoI特徴抽出の対象となるポイント</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210907#bookmark-4707989351712078434"><span class="datetime-body">2021/09/07 12:28</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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