自动驾驶系统进阶与项目实战（十）基于PointPillars的点云三维目标检测和TensorRT实战（1）自动驾驶系统进阶与项目实战（十）基于PointPillars的点云三维目标检测和TensorRT实战（1）发表于CVPR2019的PointPillars是目前比较受业内认可的激光雷达三维检测算法，其推理速度和性能俱佳，百度Apollo和Autoware两个开源自动驾驶项目的感知系统均包含了基
原标题：手把手教你，排除行车记录仪常见故障问题和解决方法，值得收藏哦行车记录仪现在已经相当普及了，但在使用时难免会遇到一些问题，下面说一些常见故障和解决方法，希望广大车友永远都不要用到。一、 死机、不开机： 死机是指在排除电源问题的情况下，机器不启动的情况或者机器启动工作中不反应了，一直停留在某个状态下！解决办法：(1)先将SD卡或者TF卡取出，按开机键确认是否能开机。(2)如还是不开机，请翻看机
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
目前关于自动驾驶数据集你想知道的，应该都在这里了，这是「整数智能」自动驾驶数据集八大系列分享之系列一： 目录「八大系列概览」01 「Waymo数据集」02「PandaSet」03「nuScenes」04「Lyft Level 5」05「H3D - HRI-US」06「Boxy vehicle detection数据集」07「BLVD」08「SODA10M 数据集」09「D²-City数据
文章目录1. 简介2. 不同的预测方式3. 基于车道序列的预测4. 障碍物状态5. 预测目标车道6. 递归神经网络7. 递归神经网络在目标车道预测的应用8. 轨迹生成 1. 简介无人车是在许多物体间穿梭行驶，其中许多物体本身就是一直在移动的，比如像其他汽车、自行车、行人。无人车需要预测这些物体的行为，这样才能确保做出最佳决策。在环境中为所有其他的物体做出预测，这些共同形成了在一段时间内的预测路径
背景简介无人车系统从算法模块可分为三个部分，首先是感知通过对传感器数据和环境信息进行计算来解决周围有什么的问题，其次是预测，根据感知信息预测环境下一步将发生什么，最后有规划控制模块综合考虑周围障碍物的预测结果和本车的目的地，来决定接下来本车该做什么。 对于预测模块，综合地图和感知信息来对周围障碍物未来的行动进行估计。预测有三个显著的特点（1）实时性、（2）准确性 （3）可学习性。预测技术
自动驾驶汽车（AV）的承诺是，其将比人为控制的车辆安全得多，并大幅减少事故的发生。它需要众多技术的支持，才能在没有驾驶员驾驶的情况下运行，这些技术包括摄像头、激光雷达、雷达、超声波、车辆对一切（V2X）和全球定位系统（GPS）等。自动驾驶汽车的最终目标是提供一辆无需人为干预的，可以在所有道路类型、所有环境（城市、乡村）和所有天气条件中行驶的全自动汽车——但实现这一目标还需要一些时间。在此之前，先进
Do not blindly trust anything I say, try to make your own judgement.目录1. 自动驾驶任务浅述2. 轨迹预测任务2.1 agent encoding2.2 map encoding2.3 trajectory decoding1. 自动驾驶任务浅述自动驾驶任务分为perception、prediction、pl
综述two-stage是基本深度学习的目标检测算法的一种。主要通过一个完整的卷积神经网络来完成目标检测过程，所以会用到的是CNN特征，通过卷积神经网络提取对候选区域目标的特征的描述。典型的代表：R-CNN到faster RCNN。如果不考虑two-stage方法需要单独训练RPN网络这一过程，可以简单的广义的理解为端到端的过程。但不是完全的端到端，因为训练的整个网络过程中需要两个步骤：1.训练RP
特征融合分类在深度学习的很多工作中（例如目标检测、图像分割），融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。如何将两者高效融合，取其长处，弃之糟泊，是改善分割模型的关键。很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类
YOLO算法简介本文主要介绍YOLO算法，包括YOLOv1、YOLOv2/YOLO9000和YOLOv3。YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。目标检测思路目标检测属于计算机视觉的一个中层任务，该任务可以细化为目标定位与目标识别两个任务，简单来说，找到图片中
一、YOLO-V1结构剖析 YOLO-V1的核心思想：就是利用整张图作为网络的输入，将目标检测作为回归问题解决，直接在输出层回归预选框的位置及其所属的类别。YOLO和RCNN最大的区别就是去掉了RPN网络，去掉候选区这个步骤以后，YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。单看网络结构的话，和普通的CNN对象分类网络几乎没有本质的区别，最大的差
前提目标检测问题是在分类任务是上逐渐发展起来的，首先介绍一下两者之间的差别分类任务： 一张图片往往只有一个目标，通过网络输出目标的得分，得到图像中的物体类别，常见的网络有CNN, Resnet等检测任务： 一张图片包含多个目标，通过网络输出不同物体的种类和标注框(Bounding Box)，常见的网络有Fast-CNN，yolo，SSD等Bounding Box(Bbox):一般有三种表示方法，1
目标检测中常用的评价指标传统目标检测思路 为了系统的学习，以及形成一个完整的知识体系，所以接下来我们逐步深入学习常见的目标检测模型。后面常见模型的学习顺序大致为R-CNN->SPP-Net->Fast-RCNN->Faster-RCNN->SSD->YOLOv1->YOLOv2->YOLOv3->Mask-RCNN，依次从two-stage
two-stage 和 one-stage近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region
1.源码下载及转换为VS2012 WIN32版本。4.程序说明http://wenku.baidu.com/link?url=M1VJN_EDd2nHHtxz87mSkxHecKJhcGpuqe8duWbpZxSsR6e2rvcDnaCRnkCekyu1QerZ9VzsH6HetKh3Lq4LGsA1OujwFsrd0pCI8cdWMzC5.总结：
目录：第一章 R-cnn第二章 fast rcnn第三章 faster rcnn第四章 参考文献 第一章 R-cnn一、R-cnn框架流程1.输入图像2.运用selective search算法提取2k左右的region proposals3.将每个region proposal通过warp(扭曲)为22
目标检测20年综述之（一）传统方法VJ 检测器—检测人脸方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征 从cell到bolck构造检测的特征向量Deformable Part-based Model (DPM)利用HOG和SVM进行后续的分割、分类候选区域/窗 + 深度学习分类在深度学习时代，目标检测可以分为两类：two-stage和one-stage
目标检测算法总结——R-CNN1 前言2 算法原理候选区域的生成特征的提取对特征使用分类器判别使用回归器修正候选框3存在问题与总结 1 前言目标检测是人工智能里的一个传统领域，它的基本任务是图像识别并确定识别目标的基本位置。在2012年之前，目标检测所使用的传统方法主要分为三步：区域选择 、特征提取 、分类。这些传统方法有着耗时严重、产生过多冗余、鲁棒性差等缺点，使得整个目标检测发展较慢。201
现今，基于深度学习的目标检测的算法主要有 R-CNN系列、SSD 和 YOLO 等。YOLO 目标检测法，即 you only look once (YOLO) at an image，是一种基于深度学习的目标检测算法。YOLO 是第一个采用了回归思想实现 one-stage 检测的算法，如今它已经发展到 YOLOv3，检测能力已大大好于第一代的 YOLO。相比作为后辈的 SSD 算法，性能也得以
