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由于大多數(shù)現(xiàn)有的點云對象檢測方法不能充分適應點云的特征（例如稀疏性），所以一些關鍵的語義信息（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圖網(wǎng)絡（HGNet）的圖卷積（GConv），可以直接將點云作為輸入來預測 3D 的邊 界框。形狀注意圖卷積（SA－GConv）可以通過劍魔點的位置星系來描述物體形狀，基于 SA－GConv 的 U 形網(wǎng)絡可以通過 改進的 voting 模塊獲取多層級的特征進而生成候選，然后一個基于圖卷積的候選推理模塊考慮全局的場景語義來對邊界框進 行預測。該框架在兩個大規(guī)模點云數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)超過了目前最先進的模型。
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