在元宇宙全球盛行的背景下，第二届BEYOND国际科技创新博览会上，可盐可甜的18岁高情商少女上古玄儿凭借可爱的甜妹形象在展区脱颖而出，上古玄儿除了聊天，还擅长歌舞，一秒切换场景等，极大的满足了新世代对元宇宙的进阶需求。随着科技的发展，AI虚拟主播、虚拟员工、虚拟导航员轮番上岗，逐渐成为元宇宙与人工智能两大领域的热门技术赛道。虚拟人主要依靠多模态技术，通过越来越多元的形象定制和舒适的交互体验，逐渐转
在电影《阿凡达》中，科学家制造出一个克隆 Na'vi 人，并让人类的意识进驻其中，使其得以识别人类的脑波信号，人们利用自己的脑电波就可以完成对它的操纵。在《碟中谍 5：神秘国度》电影中，Benji 必须通过一个检验姿态的通道来验证身份，从而可以进入配合 Ethan 的行动。这样一系列的脑波与步态识别的电影场景既映照着人类对科技与未来的美好想象，也成为我们对科技的进一步尝试与探索的方向之一。由新南威
CVPR 2019的文章出来了，今天聊聊双目的3D object detection。这是一篇来自DJI与港科大合作的文章《Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving》，作者分别是Peiliang Li，陈晓智(DJI，MV3D的作者)和港科大的Shaojie Shen老师。论文链接:https://arxiv.org
文章目录前言一、Richpedia: A Comprehensive Multi-modal Knowledge Graph1.整体构造方法2.发现实体之间关系的方法3.实体关系的类别4.感悟二、Multi-modal Knowledge-aware Event Memory Network for Social Media Rumor Detection1.整体构造方法2.多模态融合方法3.感
本文是一篇关于3D目标检测中多模态融合方法的综述，总结了多模态融合的难点和现有研究中的一些方法。
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2021-07-19 13:41:10
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作者丨花椒壳壳@知乎编辑丨3D视觉工坊论文标题：DeepFusion: Lidar-Camera Deep Fusion for Multi-Modal 3D Object Detection作者单位：约翰霍普金斯大学，谷歌论文：https://arxiv.org/abs/2203.08195v1代码：https://github.com/tensorflow/lingvo/tre
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2022-07-29 06:32:43
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0前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述，主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中，笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中，目前大都是将lidar和image信息做融合。在上一篇文章中，笔者介绍到了目前主要的几种融合方法，即early-fusion,deep-fusion和l
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2022-10-05 10:19:26
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作者丨柒柒@知乎编辑丨3D视觉工坊这篇文章主要是梳理一下近期3D Detection的进展，分类列举出一些我认为的比较重要的、有代表性的工作。论文总结（一）主要讲解基于激光雷达点云的3D检测方法(LiDAR only)https://zhuanlan.zhihu.com/p/436452723此篇论文总结（二）主要讲解基于多模态融合的3D检测方法（LiDAR+RGB），欢迎补充指正。一、论
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2022-09-27 15:13:08
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文章：CLOCs: Camera-LiDAR Object Candidates Fusion for 3D Object Detection论文地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「Late-Fusion」，即可直接下载。0 前言目前很多3D目标检测的工作都朝着多模态融合的方向发展，即是不仅仅使用单张图像或者仅仅使用点云做3D目标检测任务，而是在融合这两种传感器信息上作出一定的探索，今天笔者
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2022-10-05 10:20:02
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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
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
0 安装ffmpegsudo add-apt-repository ppa:kirillshkrogalev/ffmpeg-next sudo apt-get update sudo apt-get install ffmpeg视频抽成图片：ffmpeg -i output-processed.avi -q:v 2 -f image2 frame_%06d.jpg
（注：上述代码中，
-i
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
本文介绍 3D单目目标检测从入门到做自己的Tesla这篇教程是一个新纪元，如果你还没有学完目标检测从入门到精通，不妨可以关注一下我们的专栏，职业输送高科技干货知识，关注这一个专栏你便可以掌握所有AI以及机器人相关的知识。如果你目标检测已经觉得自己牛逼到了极点，那接下来可以来挑战下一个任务，进行单目的3D目标检测。如果你不知道Tesla是什么，进入官网http://tesla.cn了解一下，听说最近
本文提出仅从单目视频以端到端的方式联合训练3D检测和3D跟踪。关键组件是一个时空信息流模块，该模块聚合几何和外观特征，预测当前和过去帧中所有对象的鲁棒相似性分数。此外，还提出了时间一致性损失，该损失限制了三维世界坐标系中对象的时间拓扑，以使轨迹更加平滑。Time 3D在nuScenes 3D跟踪基准上达到21.4%的AMOTA，13.6%的AMOTP，超过所有已发布的竞争对手，运行速度
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
https://arxiv.org/pdf/2106.12735.pdf1.引言1.1 单一传感器3D目标检测 基于图像的3D目标检测。低费用换来满意的性能。但存在遮挡、高计算成本、易受极端天气影响等问题。 基于
自动驾驶深度多模态目标检测和语义分割:数据集、方法和挑战原文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.07830.pdfDeep Multi-Modal Object Detection and Semantic Segmentation for Autonomous Driving: Datasets, Methods, and Challenges摘要深度学习推动了自动驾驶感
1. 概述Dario Pavllo等人于2019年提出了VideoPose3D模型，旨在把输入视频转换成人体各关键点相对于根关节的相对三维位置。为了实现这一目的，作者采取的是两步走的策略。首先要利用现成的2D姿态检测算法提取出视频各帧里人体各关键点的2D坐标，然后用自己的模型对它进行进一步处理，最终输出各关键点的相对3D坐标。在所有数据都有标签的情况下，只需要用作者提到的时域膨胀卷积模型(Temp
论文：Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection 0 引言单目3D检测的最大难点在于深度的估计，精确的深度估计是非常困难的， 已有的方法大多估计都不准。 CaDDN 主要的贡献也是在深度估计上， 它的思想是既然精确地深度估计很困难， 那就估计一个大概的深度范围。 具体而言， 就是不直接回归连续的深
