目标检测算法——SSD：Single Shot MultiBox Detector，是一篇非常经典的目标检测算法，十分值得阅读和进行代码复现，其论文地址是：https://arxiv.org/abs/1512.02325。同时，我使用pytorch对SSD代码进行了复现：https://github.com/Dengshunge/mySSD_pytorch 一、前言1.1 什么是SSD从
目录单目3D目标检测入门一、单目3D目标检测：1. 3D目标检测领域有哪些任务和方法？2. 什么是单目3D目标检测？3.发展情况4. 为什么要做单目的3D目标检测？二、应用场景：三、相关论文：四、相关数据集：五、自动驾驶领域的相关企业： 单目3D目标检测入门一、单目3D目标检测：1. 3D目标检测领域有哪些任务和方法？为了更直观，我画了一个思维导图，点击链接后，注意需要切换一下思维导图状态。在3
作者是百度美研Apollo感知团队的资深软件架构师——陈光1. 物体检测模型中的算法选择物体检测（Object Detection）是无人车感知的核心问题，要求我们对不同的传感器（如图中覆盖不同观测范围FOV的无人车传感器）设计不同的算法，去准确检测出障碍物。例如在Apollo中，为3D点云而设计的的CNN-SEG深度学习算法，为2D图像而设计的YOLO-3D深度学习算法等。物体检测要求实时准确的
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
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2024-05-25 14:55:11
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D4LCN: Learning Depth-Guided Convolutions for Monocular 3D Object Detection (CVPR2020) 基于深度引导卷积的单目3D目标检测1. 论文简介（1）简介单目3D目标检测最大的挑战在于没法得到精确的深度信息，传统的二维卷积算法不适合这项任务，因为它不能捕获局部目标及其尺度信息，而这对三维目标检测至关重要。为了更好地表示
摘要 与典型的多传感器系统相比，单目3D检测因其结构简单而备受关注。然而，基于激光雷达的方法和基于单目的方法之间仍然存在着很大的差距。在本文中，作者发现单目图像的不适定性会导致深度模糊。具体来说，具有不同深度的目标可以在2D 图像中以相同的边界框和相似的视觉特征出现。遗憾的是，网络不能准确地区分不同深度和这种非歧视性的视觉特征，导致不稳定的深度训练。为了促进深度信息的学习，作者提出了一个简单而有效
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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基于视觉信息的2D车辆检测表1 基于视觉信息的KITTI数据集车辆检测榜12MethodModerateEasyHardRuntimeSubCNN[1]89.04 %90.81 %79.27 %2 s / GPUMS-CNN[2]89.02 %90.03 %76.11 %0.4 s / GPUSDP+RPN[3]88.85 %90.14 %78.38 %0.4 s / GPUMono3D[4]88
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
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2024-02-29 09:25:26
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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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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
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2024-05-12 15:11:53
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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
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2024-04-22 11:27:31
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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
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2024-10-29 08:43:43
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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
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2024-07-29 19:03:56
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VOCDateAugment目的：对VOC数据集的对象检测的数据进行数据增强。 本人编写了一个脚本，在没使用脚本前请前去除没有打标签的图片或多余的标签文件。并请确保标签文件和图片命名一样。visualiztion模块这个模块是脚本，主要功能是通过图片和其label文件，生成带bboxs的图片。效果如下图片ImgParser模块里面有class ImgParser类，类提供了5个图片数据增强的功能，
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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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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阿里巴巴达摩院在自动驾驶 3D 物体检测方面又有新成果发布。近日，计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果发布，达摩院一篇名为《Structure Aware Single-Stage 3D Object Detection from Point Cloud》的论文入选。 该论文提出了一个通用、高性能的检测器，首次实现 3D 物体检测精度与速度的兼得，有效提升自动驾驶
系统安全性
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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