title: YOlO实现目标检测-单目标前言在配置了YOLO和Pytorch后，利用yolo自带的yolov5s.pt轻量化模型实现目标检测代码实现图片实现，单目标：import time
import torch
import cv2 as cv
# Model
"""
def load(repo_or_dir, model, *args, source='github', force_re
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
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
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
作者丨慕弋云子编辑丨3D视觉工坊三维目标检测是一个相对上游、比较基础却又新兴的任务领域。得益于自动驾驶和2D目标检测的发展，如何从单目图像中，或附加一些额外信息来检测出一个三维的bounding box，是三维目标检测的主要任务范畴。根据任务的输入不同，三维目标检测可以主要分为三个任务流派：首先，所有流派均输入单目RGB图像和相机参数；额外使用LiDAR信息（或称velodyne）的激光雷达三维目
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2022-10-11 13:59:21
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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
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
Background随着2D目标检测的逐渐成熟，3D目标检测在近几年的研究领域受到了广泛的关注。但是3D目标的特性2D不同，面临着很多的挑战。点云的稀疏性；2D图像当前分辨率较高，但是点云相对于2D图像显得很稀疏，而且他举越远，点云越稀疏；点云目标大小不一致；3D目标有很多种类，没有固定的大小。导致很容易发生误检。它不同于2D有色彩信息，只可以通过空间关系判断当前目标属性；3D的bounding-
背景介绍应用于自动驾驶、室内导航等领域的 3D 检测是近一段时间比较热门的一个研究方向。其数据格式包括 image、point cloud、RGBD、mesh 等。作为对比，2D 检测目前是一个非常成熟的领域，各种优秀的框架（Detectron2 / mmDetection, etc）不计其数，研究人员基于某一个框架，可以快速验证想法，而不需要去关心如何适配某种数据集、如何做增强、如
作者丨eyesighting编辑丨3D视觉工坊检索主页：arxiv.org检索关键词：Monocular检索时间：2021.10.093D目标检测-综述单目物体姿态检测和跟踪的深度学习：综合概述：arxiv.org/abs/2105.1429单目 2D 和 3D 人体姿势估计的最新进展：深度学习视角：arxiv.org/abs/2104.1153FCOS3D：全卷积单阶段单目 3D 对象检测：a
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2022-10-04 18:18:44
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基于区域的检测器Faster R-CNN 中，在分类器之后有一个专用的候选区域网络。它的检测精度很高，但是处理速度却不够。考虑通过减少每个ROI的工作量来解决这个问题，于是寻求在一个步骤内得到边界框和类别的方法，这就是单次目标检测器和基于区域的检测器的根本区别。基于滑动窗口进行预测 这个概念和 Faster R-CNN 中的锚点类似。区别在于Faster R-CNN中是分两支路来分别预测类别和实现
开篇2D目标检测在自动驾驶领域存在很多问题，因为自动驾驶的空间首先是在3D层面上的，而且需要使用RGB图像、RGB-D深度图像和激光点云，输出物体类别及在三维空间中的长宽高、旋转角等信息。这一类检测称为3D目标检测。3D目标检测随着Faster-RCNN的出现，2D目标检测达到了空前的繁荣，各种新的方法不断涌现，百家争鸣，但是在无人驾驶、机器人、增强现实的应用场景下，普通2D检测并不能提供感知环境
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
标题：Delving into Localization Errors for Monocular 3D Object Detection作者：Xinzhu Ma1, Yinmin Zhang3, Dan Xu2, Dongzhan Zhou1,Shuai Yi3, Haojie Li4, Wanli Ouyang1机构：1The University of Sydney, 2The Hong K
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2022-10-05 08:54:45
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标题：Task-Aware Monocular Depth Estimation for 3D Object Detection作者：Xinlong Wang1∗, Wei Yin1, Tao Kong2, Yuning Jiang2, Lei Li2, Chunhua Shen1机构：1The University of Adelaide, Australia 2Bytedance AI Lab
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2022-10-08 13:10:44
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作者丨元气满满的打工人文章导读导读：3D目标检测的主要应用场景就是自动驾驶，虽然现阶段基于点云的3D目标检测的方法的性能不断提升，但相比于激光雷达高昂的造价以及在复杂天气情况下的敏感性。研究人员将目光投向了基于视觉的方案，因此单目3D目标检测逐渐成为了研究热点。小编今天将为大家分享一篇名为Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detecti
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2022-10-04 17:17:38
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YOLO(You Only Look Once)算法原理前言 ：详细介绍了yolo系列目标检测算法的原理和发展过程。系列： 【YOLO系列】YOLO.v1算法原理详解【YOLO系列】YOLO.v2算法原理详解【YOLO系列】YOLO.v3算法原理详解【YOLO系列】YOLO.v4 & YOLO.v5算法原理详解 文章目录YOLO(You Only Look Once)算法原理3. YOLO
论文：https://arxiv.org/abs/1711.07767 代码：https://github.com/ruinmessi/RFBNet1 当前的目标检测及存在的问题自从RCNN开创了使用CNN进行目标检测的先河之后，一系列的基于CNN的目标检测算法不断演化取得了越来越好的检测效果。主流的检测算法分为两类，一类是两阶段的检测算法，另一类是一阶段的检测算法。两阶段的检测算法包括RCNN、
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
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
