VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection

VoxelNet是由Yin Zhou和Oncel Tuzel于2018年提出的基于点云的3D目标检测论文，发表在CVPR 2018上。该论文提出了一种端到端的3D目标检测网络，通过将点云划分为体素并在每个体素内应用PointNet来提取局部特征，然后使用3D卷积和2D卷积进行特征聚合和目标检测。VoxelNet能够直接从原始点云数据中学习特征，不需要手工设计的特征，在KITTI 3D目标检测基准上取得了当时最优的性能。VoxelNet是基于点云的3D目标检测领域的里程碑论文，提出了体素特征编码（VFE）模块，被引用超过3000次，对后续的3D目标检测研究产生了深远影响。