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由于大多數(shù)現(xiàn)有的點(diǎn)云對(duì)象檢測(cè)方法不能充分適應(yīng)點(diǎn)云的特征（例如稀疏性），所以一些關(guān)鍵的語(yǔ)義信息（如物體形狀）不能 被很好的捕捉到。本文提出了一種基于層級(jí)圖網(wǎng)絡(luò)（HGNet）的圖卷積（GConv），可以直接將點(diǎn)云作為輸入來(lái)預(yù)測(cè) 3D 的邊 界框。形狀注意圖卷積（SA－GConv）可以通過劍魔點(diǎn)的位置星系來(lái)描述物體形狀，基于 SA－GConv 的 U 形網(wǎng)絡(luò)可以通過 改進(jìn)的 voting 模塊獲取多層級(jí)的特征進(jìn)而生成候選，然后一個(gè)基于圖卷積的候選推理模塊考慮全局的場(chǎng)景語(yǔ)義來(lái)對(duì)邊界框進(jìn) 行預(yù)測(cè)。該框架在兩個(gè)大規(guī)模點(diǎn)云數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)超過了目前最先進(jìn)的模型。
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