野生雇員: 【研究】3D Object Detection 資料蒐集

隨著自動駕駛、擴增實境（AR）及智能監控等技術的快速發展，3D 物體偵測成為人工智慧及電腦視覺領域中的關鍵研究課題。3D 物體偵測技術能夠準確地識別並定位三維空間中的物體，提供豐富的深度資訊，使機器對環境有更完整的理解，進而提升各類應用的安全性與精準性。相比於傳統的 2D 物體偵測，3D 偵測技術能處理物體間的相對位置、距離、大小及姿態等複雜訊息，因此更能應對真實場景中的多樣化挑戰。本文將整理收集到關於 3D Object Detection 的相關資料與資源。

Source Code

3Object Detection using PointNet, ScienceDirect

此 GitHub 儲存庫「Object Detection Using PointNet」介紹了基於點雲數據的物體檢測。它實作了 PointNet 神經網路，專門處理三維點雲數據，並應用於物體分類和分割。此方法對於輸入數據的變異具有魯棒性，能應對旋轉及位移等變化。儲存庫包含訓練腳本、可視化工具及預訓練模型，並支持使用 ModelNet10 數據集進行物體分類，分割功能正在開發中。

其他未分類參考資料

3D Object Detection, ScienceDirect

3D 物體檢測是電腦視覺中的一項技術，旨在從三維數據（如點雲或深度圖）中識別並定位物體。該技術廣泛應用於自動駕駛、機器人學和擴增實境等領域。不同的方法包括基於深度學習的網絡，如 PointNet、VoxelNet 等，它們能夠直接從點雲數據中學習，進行準確的物體分類和定位。

point cloud object detection search

在學術界，點雲物體檢測是指從三維點雲數據中識別和定位物體。這項技術應用於自動駕駛、無人機導航、機器人學和智慧城市監控等領域。相關研究主要集中在深度學習方法，特別是基於 PointNet、VoxelNet 等架構的模型。這些模型能夠處理稀疏、不規則的點雲數據，有效提高物體檢測的準確度和效率。

Virtual Sparse Convolution for Multimodal 3D Object Detection

該研究提出了一種虛擬稀疏卷積（Virtual Sparse Convolution, VSC）技術，專注於多模態 3D 物體檢測。多模態檢測結合了不同數據來源（如點雲和影像）的特性，提升了檢測準確性和效率。VSC 方法旨在通過稀疏化數據處理降低計算負擔，同時保留空間信息以支持高效的 3D 對象識別和定位。該技術在計算資源有限的情況下表現尤為優越，對自動駕駛和機器人應用具有重要意義。