这是网上找到的参考图，接下来就要参考这张图制作一个下雪后的林中小屋。建模利用比较简单的多边形建模技巧，通过挤压、画线、倒角等命令得出基本的造型。场景营造用VRay置换模式来丰富地面细节。雪地效果屋顶和场景里的积雪制作，利用Noise命令和编辑多边形里面的软选择来实现，这部分难度并不大，不过如果想要做得精细就要花点时间去做。另外做雪的方法还可以用粒子来做，不过计算的时间会很长，3dMax还有其他可以
如coco数据集中，大小目标往往是呈现long-tail的分布，于是很多研究者才考虑从不同scale的feature map来进行不同大小的object的预测，而对于3d目标检测来说 物体的尺寸基本是一致的，没有受到近大远小的投影关系的影响。远处的物体仅仅只是点云更加稀疏而已。作者便引出自己的思考：下采样在3d目标检测中是否是必要的呢？ 因此 作者便考虑一个没有下采样的检测器，然而设
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2024-09-03 17:46:27
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作者 | CV君 编辑 | 我爱计算机视觉 ▌V3Det: Vast Vocabulary Visual Detection Dataset论文作者：Jiaqi Wang,Pan Zhang,Tao Chu,Yuhang Cao,Yujie Zhou,Tong Wu,Bin Wang,Conghui He,Dahua Lin作者单位：Shanghai A
目标检测小调研简单阐述本篇笔记记录一下，关于目标检测的一些算法（主要是深度学习方面）。然后阐述到人脸检测和手势检测，后续会慢慢补上。首先奉上链接，里面有太多的公开数据集（识别，检测，分割等等应有尽有）：http://www.cvpapers.com/datasets.html 一般用作检测的数据集：目标检测算法从传统方法和深度学习方法展开：传统方法：（这里主要提及最流行且现在依旧使用的算法） 1、
1简介MonoDLE是2021年发在CVPR上的一篇单目3D目标检测（以下简称单目检测）方向的文献。单目检测现在更多的成果还是以模仿激光雷达(DD3D)或者引入激光雷达辅助学习（CMKD，当前SOTA）的流派为主。而MonoDLE则显得更加“老派”，沿袭了SMOKE的纯视觉角度对场景进行分析，并反驳了SMOKE提出的2D检测对3D检测没有帮助的论点。当然了，说完全不靠激光雷达也不准确，毕竟3D标签
Yolo v41. 动机YOLOv4对深度学习中一些常用Tricks进行了大量的测试，最终选择了这些有用的Tricks：WRC、CSP、CmBN、SAT、 Mish activation、Mosaic data augmentation、CmBN、DropBlock regularization 和 CIoU loss。【全都是不知道的trick】2.方法概要输入端：这里指的创新主要是训练时对输入
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2024-05-13 14:10:13
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前言前面总结了几种基于激光雷达点云数据的3D目标检测算法，还有一些算法不再单独列出，这里做个简单总结来分享下！基于激光雷达点云的3D目标检测算法1、End-to-End Multi-View Fusion for 3D Object Detection in Lidar Point Clouds（Waymo和Google联合提出）主要提出了一种新的端到端多视图融合（MVF）算法，该算法能有效地学习
原创
2022-10-06 12:26:37
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 PointRCNN在华为云modelArts的实现记录前言一、获得数据1.下载数据二、环境配置1.环境创建2.环境配置三、开始训练训练代码总结 前言 应行车环境感知课程要求，我们小组选择PointRCNN网络在华为云的平台中实现复现，再此提供参考 正文：一、获得数据1.下载数据下载下图中的的第2,5,6,7行数据。 下载完后解压，
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2024-10-17 16:06:59
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1 多采样 （抗锯齿） 全景抗混叠是一种减少在渲染多边形的边时所产生的参差不齐效果的方法。抗混叠物体也会对渲染后的整个场景产生负面影响，尤其是处理动画更是如此。通过实现对像素的本地模糊处理，并在屏幕上显示出一个平均结果而实现全景抗混叠。
在Direct3D中启用多采样将实现程序中的抗混叠。多采样将对程序性能的影响很大。这种
主要内容如下：FOV和BEV的常用方案，对两种视角在视觉检测技术与原理上进行对比，并总结两者的优缺点；两视角下的融合方案进行了总结：尤其是在当前学术界较为“冷门”的毫米波雷达(Radar) 与“热门”的激光雷达(lidar) 的融合方案进行对比，不同于激光雷达，编者提出了自认为较为合适的针对于Radar融合方案。编者在本领域的研究不深、对工业界的布局更是了解甚少，仅作为自己学习总结和知识分享，如有
2D与3D区别3D目标检测面临更多的挑战，主要的体现在不仅要找到物体在图像中出现的位置，还需要反投影到实际3D中获得空间中准确位置，需要进行绝对的尺寸估计。现代自动驾驶汽车通常配备多个传感器，如激光雷达和摄像头。激光雷达的优点是可直接获取空间目标的三维信息，且该深度信息精度较高，缺点价格稍贵；相机的优点是可以保存更详细的语义信息，缺点是需要正确计算图像点与三维点的对应关系。
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2023-10-04 21:45:11
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阿里巴巴达摩院在自动驾驶 3D 物体检测方面又有新成果发布。近日，计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果发布，达摩院一篇名为《Structure Aware Single-Stage 3D Object Detection from Point Cloud》的论文入选。该论文提出了一个通用、高性能的检测器，首次实现 3D 物体检测精度与速度的兼得，有效提升自动驾驶系统安全性能。目前，该检
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2024-02-21 20:49:14
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目标检测算法——SSD：Single Shot MultiBox Detector，是一篇非常经典的目标检测算法，十分值得阅读和进行代码复现，其论文地址是：https://arxiv.org/abs/1512.02325。同时，我使用pytorch对SSD代码进行了复现：https://github.com/Dengshunge/mySSD_pytorch 一、前言1.1 什么是SSD从
一、目标检测的几个分类无人驾驶中的检测： 图片/点云 ——>2D/3D bounding box基于图片的检测算法： general ideatwo-step:RCNN SPPnet Fast-RCNN Faster-RCNNone-step:YOLO SSD YOLO-v2 YOLO-v3 Tensorflow实战Faster-RCNN基于激光雷达点云的检测算法： 激光雷达点云简介 Pix
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2024-03-29 22:23:01
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论文题目：Not All Points Are Equal: Learning Highly Efficient Point-based Detectors for 3D LiDAR Point Clouds cvpr 2022 如题目所说，本篇文章认为像pointnet++的sa层来采取下采样点或者像pvrcnn中的基于feature距离的代表点，随着下采样的进行，往往会遗漏一些前景目标，作者做
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2024-07-29 19:03:56
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2.2 指定相机的目标问题当定义View矩阵时，你需要指定Target向量作为参数，这个向量设置了相机的旋转。解决方案当选转相机时，相机的位置会保持不变。这意味着旋转取决于相机的Target点和Up向量的变化。你可以通过使用 (0,0,-1)Forward向量并将旋转施加到这个向量上获取Target向量，这会产生一个新的Target点。你可以使用相同的方法获取Up向量。工作原理如教程2-1所示，一
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2024-04-16 14:56:03
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时间：18:38 2010-12-16 理解相机的相关参数的设置 1. 其功能是什么。 2. 怎么样掌握设置 其是将三维空间的所想要的部分显示在二维屏幕当中。 我们可以使用相机模型来思考。 1. 调整相机，使其对准某一个场景 （视点变换：平衡，旋转） 2. 在此场景当中添加三维物体，并且调整这些对象。（平移，旋转，缩放） 3. 选择显示场景当中某一部分三维物体，然后将这些三维对象画在在二维画布当中
Pseudo-LiDAR 简介来自康奈尔大学的"Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving". 主要探讨了为什么Image-based 3D Perception与LiDAR-based 3D Perception之间存在
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2024-03-18 21:20:22
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主要工作为了弥合2D图像和3D空间之间的差距，在平面扫描体中建立立体对应关系，然后将其转换为3DGV（3D geometric volume），以便能够对3D几何体和语义线索进行编码，并能在世界坐标系中进行目标检测。设计了一条端到端的pipeline，用于提取像素级特征以进行立体匹配，并提取高级特征以进行对象识别。所提出的网络联合估计场景深度和目标检测，实现了许多实际应用。3DGV：3DGV定义在
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2024-03-25 13:59:02
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本文是根据github上的开源项目：https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet整理而来，在此表示感谢，强烈推荐大家去关注。使用的预训练模型也为此项目中提供的模型，不过此项目已更新为v0.2版，与本文中代码略有不同。本文实现的3D目标检测算法是PointPillars，论文地址为：https://arxiv.org/abs/1812.05784，使用的激光雷达点
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2024-04-30 17:40:31
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