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CVPR 2023 【已开源】| 7x7的力量,大核3D卷积的崛起之路!
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二维 CNN 的最新进展表明,大内核很重要。然而,当直接在 3D CNN 中应用大卷积核时,会遇到严重的困难,那些成功的 2D 模块设计在 3D 网络上变得出奇地无效,包括流行的深度卷积。为了应对这一重要挑战,我们提出了空间分区卷积及其大内核模块。因此,它避免了原始 3D 大内核的优化和效率问题。我们的大内核 3D CNN 网络 LargeKernel3D 在语义分割和对象检测的 3D 任务中产生了显着改进。它在 ScanNetv2 语义分割和 72.8% NDS nuScenes 目标检测基准上实现了 73.9% 的 mIoU,在 nuScenes LIDAR 排行榜上排名第一。通过简单的多模式融合,性能进一步提升至 74.2% NDS。此外,LargeKernel3D 在 Waymo 3D 对象检测上可以缩放到 17×17×17 内核大小。我们首次展示了大内核对于 3D 视觉任务是可行且必不可少的。 论文标题:LargeKernel3D: Scaling up Kernels in 3D Sparse CNNs 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2206.10555.pdf 论文代码:https://github.com/dvlab-research/LargeKernel3D
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