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【泡泡点云时空】PillarFlowNet:融合3D检测与场景流的多任务框架

泡泡机器人SLAM  · 公众号  · 机器人  · 2021-09-19 23:43
泡泡点云时空,带你精读点云领域顶级会议文章标题:PillarFlowNet: A Real-time Deep Multitask Network for LiDAR-based 3D Object Detection and Scene Flow Estimation作者:Fabian Duffhauss and Stefan A. Baur来源:IROS2020编译:单佳瑶审核:王志勇这是泡泡点云时空推送的第228篇文章,欢迎个人转发朋友圈;其他机构或自媒体如需转载,后台留言申请授权摘要 移动机器人平台需要对其周围环境中的其他智能体及其各自的运动有准确的理解,以便保证操作的安全性。场景流与目标检测相结合可以帮助机器人更好的理解周围环境。二者结合可以为其他智能体的行为预测提供有价值的线索,进而成为自主车辆行为规划算法的良好基础。传统上的场景流估计和目标检测一般由两个单独的深度学习网络处理,这会



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