这篇论文提出了一种根据图卷积(gconv)的三维方针检测层次图网络(hgnet)。这个网络经过处理原始点云，直接猜测方针的3 d鸿沟框。关于检测方针，HGNet能够捕捉这些点之间的联系而且运用多层次语义。
一个计划推理模块(ProRe Module) ----运用一个全衔接层图表来推理计划
作者提出一个留意形状的图卷积 (SA-GConv)去捕捉原始的形状特征。这是经过树立模型的相对几许方位来描绘物体的形状。
SA-GConv 根据u型网络捕捉多层次特征。然后映射到相同的特征空间的投票模块而且用于生成主张。鄙人一步中,GConv根据主张推理模块，运用计划来猜测边框。
体素特征提取——核算和网络相关的点的特征，馈送到PointNet款式的功用编码器
投影——将逐点特征聚合到体素级特征并投影到其原始网格。这就形成了一个伪图画特征映射
体素的巨细在VFE办法中很重要。较小的体素尺度能够捕获更精密的几许特征。它们也更拿手方针本地化，但推理时刻更长。运用较粗的体素能够得到更快的推理速度，由于这会导致较小的特征图。可是，它的功用较差。
作者提出了混合体素网络（HVNet），以完成细粒度体素功用的运用。它由三个过程组成：
混合体素特征提取-核算每个份额的体素相关特征，并将其输入到重视特征编码器（AVFE）中。每个别素份额尺上的要素都是逐点衔接的。
本文作者供给了图神将网络---Point-GNN---在LiDAR点云中检测物体。该网络猜测了图中每个极点所属方针的类别和形状。Point-GNN有一个主动回归机制，能够在一个输入中检测多个方针。
本文针对假装方针检测(COD)所面对的应战，对嵌入在其周围环境中的方针进行细心的检测。作者还供给了一个名为COD10K的新数据集。它包括10,000张图片，覆盖了许多天然场景中假装的物体。它具有78个方针类别。 图画带有类别标签，鸿沟框，实例等级和消光等级的标签。
作者开发了一个称为查找辨认网络(SINet)的COD结构。代码能够在这儿找到：DengPingFan/SINet
本文提出了一种少镜头方针检测网络，其方针是检测含有少数注释示例的不行见类别方针。
他们的办法有留意力- RPN、多联系检测器和比照练习战略。该办法运用少镜头支撑集和查询集之间的相似性来辨认新方针，一同减少了误辨认。作者还供给了一个包括1000个类别的新数据集，其间的方针具有高质量的注释。
该网络体系结构由一个具有多个分支的权重同享结构组成，一个分支是查询集，其他分支是支撑集。权重同享结构的查询分支是一个更快的R-CNN网络。
介绍了一种带有多联系模块的留意- rpn和检测器，用于在支撑和查询中或许会呈现的框之间准确解析。
本文作者提出了D2Det，一种既能准确定位又能准确分类的办法。他们引入了一个稠密的部分回归来猜测一个方针主张区域的多个稠密盒偏移量。这使他们能够完成准确的定位。
为了完成准确的分类，本文还引入了一种有差异的RoI pooling计划。pooling计划从该计划的多个子区域中抽取样本，并进行自适应加权以取得辨认特征。
该办法根据规范的Faster R-CNN结构。在该办法中，传统的Faster R-CNN的盒偏置回归被提出的密布部分回归所替代。在该办法中，经过区别性的RoI pooling来增强分类才能。
在两阶段办法中，第一阶段运用区域主张网络(RPN)，第二阶段运用独自的分类和回归分支。分类分支是根据区别池的。部分回归分支的方针是方针的准确定位。
CVPR 2020供给了更多关于方针检测和其他核算机视觉使命的探究和考虑，假如您想进一步研讨，这儿的开源库房包括一切的会议论文。
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