CN-RMA：基于光线行进聚合的三维室内多视图物体检测融合网络
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本文介绍了 CN-RMA，一种用于从多视角图像进行 3D 室内物体检测的新方法。该方法通过结合 3D 重建网络和 3D 物体检测网络的协同作用来解决图像和 3D 对应的歧义性问题，其中重建网络提供粗糙的裁剪符号距离函数（TSDF），并以端到端的方式引导图像特征正确投票到 3D 空间。
该论文提出了MV3D框架，用于自动驾驶场景下的高精度3D物体检测。该框架采用多传感器融合技术，将LIDAR点云和RGB图像作为输入，并预测有方向的3D界限框。实验结果显示，该方法在3D定位和3D检测任务方面的表现优于现有技术约25％和30％，在2D检测中也表现出显著的技术优势。
