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上传时间: 2021-03-04
详细说明：VoxelNet PyTorch
使用所述的VoxelNet架构，使用激光雷达预测KITTI对象。 这将被扩展以预测茂密的森林点云（如树干）中的对象。
目录
变身
为了从原始点云中完全提取边界框预测，我们必须执行许多转换。
点云转换
首先，我们作为原始（X，3）数组，其中X是点数。
接下来，我们： (X, 3) ⇾ (A, B, 7)
在哪里A是体素的数量， 请参阅2.1.1：功能学习网络：体素分区B是每个体素的最大点数（如果有超过B个点，则随机采样要保留的B点）， 请参阅2.1.1：功能学习网络：随机抽样7编码[x, y, z, r, xv x , yv y , zv z ] ，其中v是体素中点的质心， r是反射率。 请参阅2.1.1：功能学习网络：堆叠的Voxel功能编码从这个体素化中，我们还得到另一个数组： (X, 3) ⇾ (N, 3)
在哪里N是非空体素的数量， 4编码[
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