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摘要
深度学习尤其卷积神经网络为精确目标检测提供可能,推动三维目标检测在自动驾驶、机器人等领域发挥重要作用.文中综述基于卷积神经网络的三维目标检测研究进展.首先总结三维目标检测的应用价值、基本流程及存在的挑战.再介绍卷积神经网络基本原理、典型的二维目标检测网络结构、常用的开源数据集及点云表示形式等相关基础知识.然后介绍卷积神经网络在三维目标检测中的应用进展,根据不同数据模态及方法共性对方法进行梳理.最后对当前三维目标检测研究存在的问题进行论述,对未来的研究发展趋势进行展望.
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深度学习尤其卷积神经网络为精确目标检测提供可能,推动三维目标检测在自动驾驶、机器人等领域发挥重要作用.文中综述基于卷积神经网络的三维目标检测研究进展.首先总结三维目标检测的应用价值、基本流程及存在的挑战.再介绍卷积神经网络基本原理、典型的二维目标检测网络结构、常用的开源数据集及点云表示形式等相关基础知识.然后介绍卷积神经网络在三维目标检测中的应用进展,根据不同数据模态及方法共性对方法进行梳理.最后对当前三维目标检测研究存在的问题进行论述,对未来的研究发展趋势进行展望.
