3D成像技术实现了二维到三维的升级。智能化制造下，具有3D成像功能的机器视觉系统可以更快，更准确地检查生产现场的组件。其中表面形貌的3D测量，包括了轮廓的测量以及表面粗糙度的测量，是微纳结构测量最为基础和重要的项目。目前常用的微结构表面形貌测量方法分为接触式和非接触式。运用非接触式测量技术的3D光学检测仪器，大多是基于光学方法（干涉显微法、自动聚焦法、激光干涉法、光学显微干涉法等），可对精密零部件
大家对3D打印行业有所了解后，都会被他能实现我们想象中的模型而感到非常的厉害，想实现模型的话除了自己建模，应该都会下载3D打印模型的需求，在国内3D打印模型下载网站也是屈指可数。很多想下载3D模型的可能还在烦恼用什么网站下载，小编就为大家提供更多下载模型的网站。从国内的开始提供更多丰富的网站给大家1.光神王市场光神王市场拥有数十万3D模型,为3D打印爱好者免费下载3D打印模型并提供在线3D打印服务
图像目标检测领域有一个非常著名的数据集叫做COCO，基本上现在在目标检测领域发论文，COCO是不可能绕过的Benchmark。因此许多的开源目标检测算法框架都会支持解析COCO数据集格式。通过将其他数据集格式转换成COCO格式可以无痛的使用这些开源框架来训练新的数据集，比如Pascal VOC数据集。本文首先将介绍COCO和VOC目标检测数据集格式以及VOC转换到COCO格式的核心步骤，最后将自定
3D 目标检测 KITTI 数据集本页提供了有关在 MMDetection3D 中使用 KITTI 数据集的具体教程。注意：此教程目前仅适用于基于雷达和多模态的 3D 目标检测的相关方法，与基于单目图像的 3D 目标检测相关的内容会在之后进行补充。数据准备您可以在这里下载 KITTI 3D 检测数据并解压缩所有 zip 文件。像准备数据集的一般方法一样，建议将数据集根目录链接到 $MMDETECT
KITTI datasetDownload datasetKITTI 3D Object Detection Evaluation 2017 link下载四个部分，共41.4GB解压后为四部分内容（相机校准矩阵calib、RGB图像image_2、标签label_2、点云数据velodyne） 对应的testing和training数据。其中，training数据为7481张（图片和点云对应的场景
A Versatile multi-view framework for lidar-based 3d object detection with guidance from panoptic segmentation作者通过全景分割作为辅助任务来指导3D目标检测工作，此外，作者认为利用Range-View(RV)的网络特征可以指导基于BEV的检测模型，减少BEV投影中特征表示的稀疏性。模型整体结
Monocular 3D Object Detection with Pseudo-LiDAR Point Cloud
单目伪激光雷达点云3D目标检测摘要单目3D场景理解任务，例如目标大小估计，车头角度估计和3D位置估计，非常具有挑战性。当前成功的三维场景理解方法需要使用三维传感器。另一方面，基于单一图像的方法性能明显较差。在这项工作中，我们的目标是通过增强基于激光雷达的算法来处理单个图像输入，从
文章目录1、常见目标检测结构2、四种需要知道的特征金字塔网络3、Focal Loss4、FCOS5、YOLOX beat YOLOv56、VFnet7、YOLO real time :model for edge devices8、FCOS3D: winner of a 3D Detection Challenge总结 1、常见目标检测结构需要了解的常见的目标检测结构可以分为单阶段（one-st
KITTI 3D目标检测离线评估工具包说明本文是KITTI 3D目标检测离线评估工具包的使用说明和相关代码学习文件，从这里可以下载。更新于2018.09.20。 文章目录KITTI 3D目标检测离线评估工具包说明工具包README文件代码学习evaluate_object_3d_offline.cpp主函数evaltBox\tGroundtruth\tDetectioneval_classsave
nuScenes数据集及nuScenes开发工具包简介 文章目录nuScenes数据集及nuScenes开发工具包简介1.1. nuScenes数据集简介：1.2 数据采集：1.2.1 传感器布置1.2.2 数据格式及数据集结构1.2.3数据集关键属性说明1.3 数据标注简介1.4 devkit开发工具包简介 学习背景：项目需要仿照nuScenes数据集格式创建基于其他目
三维目标检测是自动驾驶中理解环境的一项重要感知任务，鸟瞰图（BEV）表示显著提高了纯视觉3D检测在大多基准上的性能。然而，对这些依赖视觉模型的鲁棒性仍缺乏系统的了解，这与自动驾驶系统的安全性密切相关。本文评估了各种代表性模型在大多数环境下的自然鲁棒性和对抗性鲁棒性，以充分理解与非BEV的模型相比，它们受到显式BEV特征影响的行为。除了经典设置外，本文还提出了一种3D一致性patch 攻击，通过在3
目前，市场上将3D TLC NAND flash主要分为两代: 第一代为32-48 layer 3D TLC NAND flash; 第二代为64-72 layer 3D TLC NAND flash; 第一代3D TLC NAND已经比较成熟，凭借容量和单GB成本优势，顺利取代2D NAND成为市场主导。其P/E cycle Endurance虽然比2D MLC差点，加上主控的优化，也足够可
一、需求分析最近在测试模型的时候，部分输出obj文件很不直观，想要找到点云对应到图像文件也不好找，所以记录一下利用文件名找到同一时刻对应的其他传感器输出我的需求如下：测试得到的输出是单个独立的文件夹，每个文件夹里有地面真相、环境点、预测三个obj文件，要同时使用图像和点云来更好的呈现可视化，因此我需要根据LiDAR数据的文件名来找到同一时刻下其他传感器的数据，即根据某个传感器数据名找到同一时刻其他
作者：Yilin Wang, Jiayi Ye机器之心编译编辑：Panda 目标检...
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2020-11-10 22:40:00
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文章目录1 目标检测简介2 lmdb数据制作2.1 VOC数据制作2.2 lmdb文件生成 lmdb格式的数据是在使用caffe进行目标检测或分类时，使用的一种数据格式。这里我主要以目标检测为例讲解lmdb格式数据的制作。1 目标检测简介【1】目标检测主要有两个任务：判断图像中对象的类别类别的位置【2】目标检测需要的数据：训练所需的图像数据，可以是jpg、png等图片格式图像数据对应的类别信息和
1、主要贡献 主要是现有的一些trick的集合以及模块重参化和动态标签分配策略，最终在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的目标检测器。 当前目标检测主要的优化方向：更快更强的网络架构；更有效的特征集成方法；更准确的检测方法；更精确的损失函数；更有效的标签分配方法；更有效的训练方法。2、主要思
在AI的世界里，“大数据”是一个炙手可热的流行词。那么你有听说过“小数据”吗？其实，易于访问和操作的小数据在我们的生活中无处不在：线上购物、航空推荐、天气预报等均依托小数据。随着AI在各行各业的发展，数据科学家越来越多地关注小数据，因为小数据只需要低水平的计算能力，且易于使用。大数据vs小数据大数据由大块的结构化和非结构化数据组成，规模庞大，需要高水平的计算机处理能力来解释。而小数据则不需要太多复
>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<<??近期，小海带在空闲之余，收集整理了一批3D公共数据集供大家参考。 整理不易，小伙伴们记得一键三连喔！！！??目录一、nuScenes数据集??二、Lyft L5数据集??三、Argoverse数据集??四、Matterport3D数据集??关于YOLO算法改进及论文投稿可关注并留言博主的CSDN/QQ&
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
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
