网站建设 淄博 兼职,广西棋牌软件开发公司,网站建设sz886,网站开发和网页制作VoxelNext 通用vsVoxelNext一、3D稀疏卷积模块1.1、额外的两次下采样1.2、稀疏体素删减 二、高度压缩三、稀疏池化四、head五、waymo数据集训练六、训练自己的数据集bug修改 通用vsVoxelNext 一、3D稀疏卷积模块
1.1、额外的两次下采样
使用通用的3D sparse conv#xff0c;… VoxelNext 通用vsVoxelNext一、3D稀疏卷积模块1.1、额外的两次下采样1.2、稀疏体素删减 二、高度压缩三、稀疏池化四、head五、waymo数据集训练六、训练自己的数据集bug修改 通用vsVoxelNext 一、3D稀疏卷积模块
1.1、额外的两次下采样
使用通用的3D sparse conv区别是在stage4后再增加两次下采样分别得到f5f6目的是增大感受野 1.1、消融实验结果 1.2、代码
1.2、稀疏体素删减
计算体素的重要性根据比例删掉不重要的体素 用在前三次稀疏卷积中消融实验结果公式
二、高度压缩
f4、f5、f6体素压缩合并
三、稀疏池化
学习压缩后的体素重要性训练过程中靠近gt的voxel设置为正样本使用focal loss训练。按照稀疏卷积的方式进行最大池化保留最重要的体素。
四、head
全连接或者稀疏卷积
五、waymo数据集训练
六、训练自己的数据集bug修改
使用自己的数据集训练会报错需要删掉iou branch才能正常运行同样评测的config部分也要修改。
