不过，类似物体的属性可能模棱两可，这会拉低模型性能。如是结果，模型的适用性变得有限，或者其架构必须变得更加复杂。论文《HyperDet3D：学习条件化场景的 3D 物体检测器》的作者观察到，场景级信息提供了有助于解决物体属性解释歧义的先验知识。反过来，从场景理解的角度来看，这可以防止不合逻辑的检测结果。
该论文阐述了检测点云中 3D 物体的 HyperDet3D 算法，其使用基于超网络的架构。HyperDet3D 学习条件化场景信息，并将场景级别知识整合到网络参数之中。这令 3D 物体检测器能够动态适应不同的输入数据。具体上，条件化场景知识可以分解为两个级别：不变性场景信息，和特定性场景信息。
新文章 交易中的神经网络：场景感知物体检测（HyperDet3D）已发布：
近年来，物体检测引起了广泛关注。PointNet++ 基于特征学习和体积卷积，强调局部几何，优雅地分析原生点云。这导致它在各种物体检测模型中作为骨干网络而被广泛采用。
不过，类似物体的属性可能模棱两可，这会拉低模型性能。如是结果，模型的适用性变得有限，或者其架构必须变得更加复杂。论文《HyperDet3D：学习条件化场景的 3D 物体检测器》的作者观察到，场景级信息提供了有助于解决物体属性解释歧义的先验知识。反过来，从场景理解的角度来看，这可以防止不合逻辑的检测结果。
该论文阐述了检测点云中 3D 物体的 HyperDet3D 算法，其使用基于超网络的架构。HyperDet3D 学习条件化场景信息，并将场景级别知识整合到网络参数之中。这令 3D 物体检测器能够动态适应不同的输入数据。具体上，条件化场景知识可以分解为两个级别：不变性场景信息，和特定性场景信息。
作者：Dmitriy Gizlyk