写在前面：Triton镜像加速与生成TensorRT模型所采用的的TensorRT版本需要一致。本实验中，MMDeploy版本为0.8.0，TensorRT版本为8.2.3.0，triton-server版本为22.02-py3，NVIDIA驱动为515，CUDA11.1。特别注意：TensorRT版本需要与CUDA版本、NVIDIA 驱动版本匹配。一、MMRotate 模型训练MMRotate是
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
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
开始之前，先上一下swin transformer 结构图 首先从模型训练开始，训练模型py文件位于项目根目录/tools/train.py，该文件中整体结构简单，仅有一个main函数。为了方便程序
#今日论文推荐#ECCV 2022 | 通往数据高效的Transformer目标检测器本文介绍一下我们中稿今年 ECCV 的一项工作。对目标检测模型所需要的数据进行标注往往是十分繁重的工作，因为它要求对图像中可能存在的多个物体的位置和类别进行标注。本文旨在减少 Detection Transformer 类目标检测器对标注数据的依赖程度，提升其数据效率。Detection Transformer
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2102.12122.pdf源代码地址：https://github.com/whai362/PVT具有自注意力的Transformer引发了自然语言处理领域的革命，最近还激发了Transformer式架构设计的出现，并在众多计算机视觉任务中取得了具有竞争力的结果。如下是之前我们分享的基于Transformer的目标检测新技术！链接：ResNe
Object as Query: Lifting any 2D Object Detector to 3D Detection 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2301.02364.pdf作者单位：北京航空航天大学 图森多视图下的3D目标检测在过去几年引起了广泛的注意力。现有的方法主要是从多视图图像中建立三维表示，采用密集检测头进行目标检测，或者利用分布在三维空间
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
作者丨元气满满的打工人文章导读导读：在自动驾驶的技术中，3D目标检测能够提更加丰富的信息，如：目标的类别、位置和姿态。因此，与2D检测相比，3D目标检测的难度更大。目前很多的方法都是使用激光雷达进行3D目标检测，但激光雷达的方案成本高且寿命短，而相机的方案成本低且寿命长。小编今天要分享的论文是基于单目的3D目标检测方法CaDDN，名为：Categorical Depth Distribution
简介主要从技术变更历史、发展路线、数据集、数据融合的方式、当前知名的实验室以及大牛，其中的侧重点等方面介绍。当作是文献阅读的一种记录。有不足之处还请指出。 目前主流的分类方法是根据输入数据是否经过处理来作为判断依据的。其中主要有两大类：point-based和voxel-based两大类。前者保留了点云的全部信息，预测准确度相对较高，但是计算量较大，后者损失了部分点云位置信息，准确度相对较低，计算
CLOCs：Camera-LiDAR Object Candidates Fusion for 3D Object Detection文章是当前在后融合方面做到SOTA，为现有检测结果带来了涨点的思路，博主也是趁着调研的机会把论文和代码进行了阅读，算是把论文用自己的话翻译了一下，也希望可以在讨论中不断进步。介绍长距离的目标检测由于点云点稀疏等，无法保证很好的效果 因此MV3D的工作使人们看到了三种
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
概述DETR使用了目前很火的transformer实现了目标检测，同时也是一个真正意义上的anchor-free模型（不像FCOS，用锚点代替锚框）。DETR主要有以下两个特点：使用了bipartite matching loss，为每一个预测框唯一地分配一个gt框在transformer中使用了parallel decoding然而它也有两个明显的缺点：难以检测小物体由于使用了transform
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2023-05-31 11:58:53
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论文标题：Voxel Transformer for 3D Object Detectioniccv2021 现在点云的做法大多是在点云上进行 例如首先将点云group化 然后进行分组地transformer 而这篇文章提出了一种基于voxel的transformer 可以应用于基于voxel的检测器上 方便进行voxel 3d环节的提取全局特征。 老规矩 上图！ 可以看出文章的主要创新之处在于3
本文为检索该领域文章后做的简单记录，没有模型结构的详细介绍，不过其中两三篇文章已是目前目标检测领域的SOTA（截止到21年8月） ！ a、End-to-End Object Detection with Transformers：最早将Transform
Transformer之前在NLP领域大放异彩，但是在CV界平平无奇。自从ECCV20这篇基于transformer的目标检测模型DETR发表以后，transformer在CV中应用的探索越来越广泛，今天先粗浅的解读一下这篇论文，剩下的慢慢学习。在目标检测领域，Faster RCNN无疑是最经典的模型之一。但他需要很多anchor，proposal，以及非常复杂的后处理NMS过程，这些操作是比较冗
作者丨Edison_G最近我看了一些之前的检测框架，发现有两个很有意思，不错的框架，接下来我给大家简单分析下，希望给大家带来创新的启示！论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.00666.pdf源代码地址：https://github.com/hustvl/YOLOS1前言Transformer能否从纯序列到序列的角度执行2D目标级识别，而对2D空间结构知之甚少？为了回答这
