GeoAuxNet：面向多传感器点云的通用三维表示学习

 原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。

使用几何 - 体素辅助学习的方法，通过提供对多传感器点云的附加解释，使得体素表示可以获取点级几何信息，并支持体素骨干在多传感器点云上更好的泛化能力。我们的方法在联合多传感器数据集上表现出色，超越了其他模型，并在每个单一数据集上与现有的专家方法取得了竞争性结果。

ImGeoNet是一个基于多视图图像的3D物体检测框架，通过学习减轻混淆并提高检测精度。在实验中，ImGeoNet在只利用40个视图的情况下达到了与ImVoxelNet利用100个视图相当的结果。研究表明图像诱导的几何感知表示可以在点云稀疏且嘈杂的场景以及涉及多样化对象类别的情况下实现更高的检测准确性。

3D物体检测 ImGeoNet 传感器 几何感知 多视图图像 检测精度
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