image-20220111210952738代码链接paper链接个人博客问题本文首先分析了FPN网络的必要性。并通过实验证明，FPN有效的原因并不是因为融合了不用尺度的特征，而是因为其采取的分治的处理方法。其实验结果如图所示:其中MiMo(Multi-Input-Multi-Output)表示的是不同尺度的特征图作为输入，同时不同尺度的特征图对应多个输出，SiMo(Single-Input-M
发布时间：2021年概率几何深度：在透视图像中检测对象摘要介绍相关工作2D目标检测单目深度估计单目3D目标检测子网络方法转换为3D数据表示像2D目标检测一样的端到端设计预备节和动机研究我们的方法基于概率表示法的不确定性建模对透视几何图形进行深度传播透视关系基于图的深度传播概率和几何深度估计实验数据集和评价指标实施细节网络结构训练参数数据增强定量分析消融实验概率几何深度：在透视图像中检测对象摘要3D
参考：基于单目摄像头的物体检测（YOLO 3D）1 基本处理方法目前主要是综合利用单目相机、双目相机、多线激光雷达来进行3D目标检测，从目前成本上讲，激光雷达>双目相机>单目相机，从目前的准确率上讲，激光雷达>双目相机>单目相机。1.1 激光 CVPR2018年的一篇文章Voxlnet，直接处理激光点云，将点云在空间上划分为均匀的voxel，再把不同的voxel点云提取Vo
作者丨花椒壳壳@知乎编辑丨3D视觉工坊论文标题：Sparse Fuse Dense: Towards High Quality 3D Detection with Depth Completion作者单位：浙大等论文：https://arxiv.org/abs/2203.09780代码：暂未开源1.动机室外点云+图像的方法没有纯点云的方法效果好，主要有两个原因（1）多模态的数据增广不好做（2）因为
导读：目标检测与目标识别不同，不仅要识别图像中目标的类别，同时还要确定目标位置。与2D目标检测不同，3D目标检测是使用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、旋转角等信息的检测。1简介目标检测是计算机视觉领域的传统任务，与图像识别不同，目标检测不仅需要识别出图像上存在的物体，给出对应的类别，还需要将该物体的位置通过最小包围框（Bounding box）的方式给
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-
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2024-05-27 17:46:26
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3D成像工作原理和分类3D成像技术按照工作原理，首先分为被动式和主动式两类。被动式视觉效仿生物的双眼视觉（binocular vision）原理，由至少2枚图像传感器（image sensor）构成，运用其观测对象在每个图像传感器单独成像的位置，结合2枚图像传感器的相对物理位置，根据几何关系测量原理，可以计算出景深（depth）。请注意，景深和距离是不同的概念，如下图1所示。双目视觉系统的核心在于
源码链接: PCDet. 很遗憾，SECOND的算法复现也要依赖于spconv库，而spconv库目前只支持在ubuntu系统中进行编译（虚拟机也不行），复现还是没有成功，想去安装双系统了…1 数据预处理PCDet-master\pcdet\datasets\kitti\kitti_dataset.py
SECOND数据的预处理与大多数点云目标检测的预处理相似，主要任务在于 1>生成储存tr
作者 | 小书童 编辑 | 集智书童 在嵌入式系统上操作的高效点云3D目标检测对于包括自动驾驶在内的许多机器人应用来说都是重要的。大多数以前的工作都试图使用基于Anchor的检测方法来解决这个问题，这些方法有2个缺点：后处理相对复杂且计算昂贵调整Anchor参数很复杂本文是第一个使用Anchor-free和NMS-Free的单阶段检测器AFDet解决这些缺
作者 | Aimme 一直想通过计算机视觉的角度好好地把其在自动驾驶视觉检测、追踪及融合上的原理进行详细阐述，对于下一代自动驾驶系统来说，会采用集中式方案进行摄像头的原始感知信息输入和原始雷达目标的输入。对于纯摄像头的感知方案通常采用针孔相机模型进行相机标定，在本文中，将研究相机配准和雷达传感器融合的整体过程。了解其对于掌握后续关于测量提取和传感器校准的
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2024-07-10 14:42:25
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博主最近一直都在看3D点云目标检测，且有一个可视化课设要结，还有一个CV课设，太酸爽了。 搜了一些paper，发现3D点云目标检测论文都不带公开源码的，GitHub上找项目配置来配置去总是会报一系列的错误，比如我上一个博客想要把CenterPoint跑起来，结果夭折了，配了半天（且把办公室的电脑重装了n遍系统），最终还是放弃了，毕竟玩不懂nuScenes数据集。 BUT!!! 带YOLO字眼的检测
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2024-05-13 08:03:37
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1 背 景1.1 3D目标检测3D目标检测是通过输入传感器数据，预测3D目标的属性信息的任务。如何表示3D目标的属性信息是关键，因为后续的预测和规划需要这些信息。在大部分情况下，3D目标被定义为一个立方体，(x,y,z)是立方体的中心坐标，l,w,h是长宽高信息，delta是航向角，比如立方体在地平面的偏航角，class是3D目标的类别。vx、vy描述3D目标在地面上沿x轴和y轴方向的速度。在工业
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2024-04-18 15:27:38
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论文地址：YOLO9000: Better, Faster, Stronger 项目主页：YOLO: Real-Time Object Detection概述 时隔一年，YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）从v1版本进化到了v2版本，作者在darknet主页先行一步放出源代码，论文在我们等候之
文章：An Overview Of 3D Object Detection作者：Yilin Wang Jiayi Ye翻译：分享者●论文摘要基于点云三维目标检测近年来逐渐成为三维计算机视觉领域的一个活跃的研究课题。然而，由于点云的复杂性，在激光雷达（LiDAR）中识别三维物体仍然是一个挑战。行人、骑车或交通要素等目标通常由非常稀疏的点云表示，这使得仅使用点云进行检测变得相当复杂。在本
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2022-10-09 10:54:55
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作者 | 双愚 编辑 | 汽车人
3D目标检测示例(from Paddle3D)
2D目标检测是一个比较成熟的领域，相关的目标检测框架非常多，比如Detection2，MMDetection等。研究人员基于这些目标检测可以快速实现自己的想法，而不需要耗费大量的精力在工程开发，极大地降低了开发成本。随着3D目标检测算法的逐渐增多，3D
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2024-06-08 20:09:24
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各位同学好，今天和大家分享一下使用Tensorflow2.0进行yolov3目标检测，如何构建Darknet53整体网络结构，如何使用特征金字塔强化特征提取。1. 网络简介yolov3借鉴了resnet的残差单元，在加深网络层数提高精度的同时大大降低了计算量。在yolov3中没有池化层和全连接层。张量的尺度变换是通过改变卷积核的步长来实现的(也就是通过卷积实现下采样)。例如stride=(2,2)
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2024-07-31 18:43:42
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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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本文简单介绍一下我们关于点云3D物体检测方向的最新算法：PV-RCNN (Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection)。我们的算法在仅使用LiDAR传感器的setting下，在自动驾驶领域Waymo Open Challenge点云挑战赛中取得了（所有不限传感器算法榜单）三项亚军、Lidar单模态算法三项第一
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2024-07-02 23:17:47
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文章目录前言3D目标检测概述KITTI数据集简介MMDetection3D环境搭建数据集准备训练测试及可视化绘制损失函数曲线参考资料 前言2D卷不动了，来卷3D，之后更多地工作会放到3D检测上本文将简单介绍什么是3D目标检测、KITTI数据集以及MMDetection3D算法库，重点介绍如何在MMDetection3D中，使用PointPillars算法训练KITTI数据集，并对结果进行测试和可
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2024-07-17 18:35:31
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DETR是FIR提出的基于Transformers的端到端目标检测，没有NMS后处理步骤、没有anchor，结果在coco数据集上效果与Faster RCNN相当，且可以很容易地将DETR迁移到其他任务例如全景分割。引用知乎大佬的话来说，这种做目标检测的方法更合理。优点：1、提出了一种目标检测新思路，真正的end-to-end，更少的先验（没有anchor、nms等）； 2、在coco上，准确率、
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2024-05-14 12:33:05
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