| TRTConv |
- AP
- 80.38 %
|
연결 없음 논문 날짜 미기재 |
연결 없음 |
| 3D Dual-Fusion |
- AP
- 79.39%
|
3D Dual-Fusion: Dual-Domain Dual-Query Camera-LiDAR Fusion for 3D Object Detection 2022-11-24 |
코드 1 |
| GLENet-VR |
- AP
- 78.43%
|
GLENet: Boosting 3D Object Detectors with Generative Label Uncertainty Estimation 2022-07-06 |
코드 1 |
| PV-RCNN++ |
- AP
- 77.15%
|
PV-RCNN++: Point-Voxel Feature Set Abstraction With Local Vector Representation for 3D Object Detection 2021-01-31 |
코드 1 |
| SE-SSD |
- AP
- 77.15%
|
SE-SSD: Self-Ensembling Single-Stage Object Detector From Point Cloud 2021-04-20 |
코드 1 |
| Voxel R-CNN |
- AP
- 77.06
|
Voxel R-CNN: Towards High Performance Voxel-based 3D Object Detection 2020-12-31 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| M3DeTR |
- AP
- 76.96%
|
M3DeTR: Multi-representation, Multi-scale, Mutual-relation 3D Object Detection with Transformers 2021-04-24 |
코드 1 |
| PV-RCNN |
- AP
- 76.82%
|
PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection 2019-12-31 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 |
| STD |
- AP
- 76.06%
|
STD: Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud 2019-07-22 |
연결 없음 |
| PC-RGNN |
- AP
- 75.54%
|
PC-RGNN: Point Cloud Completion and Graph Neural Network for 3D Object Detection 2020-12-18 |
연결 없음 |
| SVGA-Net |
- AP
- 74.63%
|
SVGA-Net: Sparse Voxel-Graph Attention Network for 3D Object Detection from Point Clouds 2020-06-07 |
연결 없음 |
| Joint |
- AP
- 74.30%
|
Joint 3D Instance Segmentation and Object Detection for Autonomous Driving 2020-06-01 |
연결 없음 |
| CIA-SSD |
- AP
- 72.87
|
CIA-SSD: Confident IoU-Aware Single-Stage Object Detector From Point Cloud 2020-12-05 |
코드 1 |
| SA-SSD+EBM |
- AP
- 72.78%
|
Accurate 3D Object Detection using Energy-Based Models 2020-12-08 |
코드 1 |
| PointRGCN |
- AP
- 70.60%
|
PointRGCN: Graph Convolution Networks for 3D Vehicles Detection Refinement 2019-11-27 |
연결 없음 |
| UberATG-MMF |
- AP
- 68.41%
|
Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection 2020-12-22 |
연결 없음 |
| F-ConvNet |
- AP
- 68.08%
|
Frustum ConvNet: Sliding Frustums to Aggregate Local Point-Wise Features for Amodal 3D Object Detection 2019-03-05 |
코드 1 · 코드 2 |
| PointRCNN |
- AP
- 67.86%
|
PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud 2018-12-11 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 |
| AVOD + Feature Pyramid |
- AP
- 66.38%
|
Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation 2017-12-06 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| IPOD |
- AP
- 66.33%
|
IPOD: Intensive Point-based Object Detector for Point Cloud 2018-12-13 |
연결 없음 |
| PC-CNN-V2 |
- AP
- 64.83%
|
A General Pipeline for 3D Detection of Vehicles 2018-02-12 |
연결 없음 |
| Frustum PointNets |
- AP
- 62.19%
|
Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data 2017-11-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 |
| RoarNet |
- AP
- 59.16%
|
RoarNet: A Robust 3D Object Detection based on RegiOn Approximation Refinement 2018-11-09 |
연결 없음 |
| VoxelNet |
- AP
- 57.73%
|
VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection 2017-11-17 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 |
| PGD |
- AP
- 9.39%
|
Probabilistic and Geometric Depth: Detecting Objects in Perspective 2021-07-29 |
코드 1 |