【论文解读】MV3D-Net 用于自动驾驶的多视图3D目标检测网络
一、框架了解先看下总体网络结构：（可以点击图片放大查看）上图中的紫色圆圈中M是表示 ：基于元素的均值。输入的数据：有三种，分别是点云俯视图、点云前视图和二维RGB图像。“点云投影”，其实并非简单地把三维压成二维，而是提取了高程、密度、光强等特征，分别作为像素值，得到的二维投影图片。输出数据：类别标签、3D边界框、时间戳。1.1 网络的主体部分思路流程： 1）提取特征a. 提取点云俯视....
【3-D深度学习：肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络，并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究（Matlab代码实现）
1 概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络，特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤：1. 数据收集和准备：收集具有标注好的3D医学图像数据集，其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的肺肿瘤形状、尺寸和位置，以及其对应的区域标签。2. 数据预处理：对收集到的3D医学图像进行预处理，如灰....
深度学习基础入门篇[9.2]：卷积之1*1 卷积（残差网络）、2D/3D卷积、转置卷积数学推导、应用实例
深度学习基础入门篇[9.2]：卷积之1*1 卷积（残差网络）、2D/3D卷积、转置卷积数学推导、应用实例 1.1*1 卷积 $1\times{1}$ 卷积，与标准卷积完全一样，唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是$1\times{1}$ ，也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系，而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为$3\times{3}$ ，通道数也为3时，使用4个$1\times{1}...
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诺亚最新！AOP-Net：一体式3D检测和全景分割的感知网络
摘要基于激光雷达的3D检测和全景分割是自动驾驶汽车和机器人感知系统中的两项关键任务。本文提出了一种基于LiDAR的多任务框架——一体感知网络（AOP-Net），该框架结合了3D检测和全景分割。论文开发了双任务3D主干，以从输入的LiDAR点云中提取全景和检测级特征。此外，还设计了一个新的2D主干，将多层感知器（MLP）和卷积层交织在一起，以进一步提高检测任务性能。最后提出了一种新的模块，通过恢复....
RV融合新SOTA！RADIANT：全新雷达-图像关联网络的3D检测
动机作为一种能够直接测量深度的传感器，其相较于Lidar存在较大的误差，因此利用雷达本身精度难以精确地将雷达结果与单目方法的3D估计相关联。本文提出了一种融合网络RADIANT来解决雷达-摄像机关联的挑战。通过预测雷达点到真实目标中心点的3D偏移，随后利用修正后的雷达点修正图像预测结果，使得网络在特征层和检测层完成融合。贡献通过增强毫米波点云获得3D目标的中心位置使用增强后的毫米波点云完成相机-....
DL之CNN：卷积神经网络算法简介之原理简介——CNN网络的3D可视化(LeNet-5为例可视化)
CNN网络的3D可视化3D可视化地址：http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/1、LeNet-5为例可视化
R-C3D:用于时间活动检测的区域3D网络
主要贡献：1.提出一个包括活动候选区和任意长度活动的分类的端到端模型。如下图所示2.提出在候选区生成和分类部分共享全卷积C3D特征，实现了比当前模型快5倍的速度。 论文主要从Faster R-CNN受启发而来，论文大部分idea都是Faster R-CNN中提出的（看这篇论文的时候，我真是深感生不逢时啊），作者将2D目标检测的方法用到了时间卷积网络，因此出现了R-C3D....
【Science重磅】DeepMind生成查询网络GQN，无监督学习展现3D场景
DeepMind又有大动作，早上起来便看到Hassabis的推文： 一直以来，我对大脑是如何在脑海中构建图像的过程深感着迷。我们最新发表在Science的论文提出了生成查询网络（GQN）：这个模型能从一个场景的少量2D照片中重新生成3D表示，并且能从新的摄像头视角将它渲染出来。 Hassabis在接受《金融时报》采访时表示，GQN能够从任何角度想象和呈现场景，是一个通用的系统，具有广泛的应用潜.....
【业界首例】MIT新算法骗过神经网络3D物体分类，成功率超90%
在这篇论文中，作者秒速了他们如何在2D和3D情况下生成具有可迁移性的对抗样本。此外，他们还展示了，使用新方法在物理世界中合成和制作这种稳定的3D对抗样本，包括具有复杂形状的物体：在实验中，无论视点、噪声和其他类似的现实世界因素如何，这些对抗样本都保持其攻击性。 为了表示他们的过程适用于任意3D模型，研究人员还做了一个棒球，无论从什么角度看，受攻击的分类器都将这只棒球分类为浓缩咖啡。当研究人员把乌....
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