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
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
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
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
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
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
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
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
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
1 TP/FP/FNTP(True Positive) : IoU>0.5的检测框数量(同一Ground truth只计算一次)FP(False Positive) : IoU<=0.5的检测框(或者是检测到同一个GT的多余检测框的数量)，误检的个数FN(False Negative) : 没有检测到的GT的数量，漏检的目标的个数1.1 举例分析上面的图中有两只小猫，绿色的是他们的标注
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
3D目标检测跟踪 | 基于kitti+waymo数据集的自动驾驶场景的3D目标检测+跟踪渲染可视化
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
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
2D目标检测已经做的非常的成熟了，接下来就是在2D目标检测的基础上做的一些3D目标检测的工作：做个笔记：（1）https://zhuanlan.zhihu.com/p/45583685片面介绍-----（
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2021-07-17 11:09:55
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前言今年CVPR20-paper-list前几天已经出了，所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示，3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内的目标检测，室内场景数据集一般有ScanNet等，该领域研究比较少，笔者注意到的第一篇文章是FAIR的voteNet，采用霍夫投票机制生成了靠近对象中心的点，利用这些点进行分组和聚合，以生成box proposals
