PillarNeXt:通过引入 Voxel2Pillar 特征编码和提取多尺度特征改进 3D 检测器
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。提出的 PillarNeXt 方案利用多线 LiDAR 和基于点云的三维探测器,在自动驾驶中提取多尺度特征,并通过特征编码、骨干网络和网络结构改进来优化性能。
本研究展示了2D背骨缩放和预训练对基于pillar的三维物体探测器的有效性,提出的PillarNeSt在nuScenes和Argoversev2数据集上超过现有的3D物体探测器。
提出的 PillarNeXt 方案利用多线 LiDAR 和基于点云的三维探测器,在自动驾驶中提取多尺度特征,并通过特征编码、骨干网络和网络结构改进来优化性能。
本研究展示了2D背骨缩放和预训练对基于pillar的三维物体探测器的有效性,提出的PillarNeSt在nuScenes和Argoversev2数据集上超过现有的3D物体探测器。