4d net

4D-Net for Learned Multi-Modal Alignment. Kami mempersembahkan 4D-Net, pendekatan deteksi objek 3D yang menggunakan informasi sensor 3D Point Cloud dan RGB, keduanya dalam waktu. Kami dapat memasukkan informasi 4D dengan melakukan pembelajaran koneksi dinamis yang baru saja menghubungkan berbagai representasi fitur dan level abstraksi, serta dengan... Pada "4D-Net for Learned Multi-Modal Alignment", yang diterbitkan di ICCV 2021, kami mempersembahkan jaringan saraf yang dapat memproses data 4D, yang kami sebut 4D-Net. Ini adalah upaya pertama untuk menggabungkan secara efektif kedua jenis sensor, 3D LiDAR point cloud dan citra RGB onboard, ketika keduanya dalam waktu. Kontribusi kami yaitu: (1) 4D-Net pertama untuk deteksi objek yang meliputi 4-Dimensi, menggabungkan kedua point cloud dan citra dalam waktu, (2) metode pembelajaran baru yang mempelajari untuk menggabungkan multiple modalitas dalam 4D, (3) teknik sampling sederhana dan efektif untuk 3D Point Cloud dalam waktu, (4) state-of-the-art baru untuk deteksi 3D 4D Net Pytorch Implementation KITTI (RGB+LiDAR) Weights available at: https://lchan017.asuscomm.com/s/4ytTaXQNmCLDzRA. password:4dnetpytorch. Repo ini adalah upaya untuk mengimplementasikan 4D Net https://arxiv.org/abs/2109.01066. TANPA ELEMEN TEMPORAL (RGB+LiDAR saja, tanpa Waktu) 4D-Net for Learned Multi-Modal Alignment. Abstrak: Kami mempersembahkan 4D-Net, pendekatan deteksi objek 3D yang menggunakan informasi sensor 3D Point Cloud dan RGB, keduanya dalam waktu.