We develop a 3D object detection algorithm that uses latent support surfaces to capture contextual relationships in indoor scenes. Existing 3D representations for RGB-D images capture the local shape and appearance of object categories, but have lim
论文“Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation”的讲解PPT，非常详细，是关于3D目标检测和自动驾驶的论文，18年发表在CVPR上的。如果有研究计算机视觉方面的研究生或者博士生，这是一个很好的用在实验室讲解的PPT。
文中首先对基于深度学习的2D目标检测算法进行概述;其次根据图像、激光雷达、多传感器等不同数据采集方式,分析目前具有代表性和开创性的3D目标检测算法;结合自动驾驶的应用场景,对比分析不同 3D 目标检测算法的性能、优势和局限性;最后总结了3D目标检测的应用意义以及待解决的问题,并对 3D 目标检测的发展方向和新的挑战进行了讨论和展望。
