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
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
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
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
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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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
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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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
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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KITTI数据集介绍数据基本情况KITTI是德国卡尔斯鲁厄科技学院和丰田芝加哥研究院开源的数据集,最早发布于2012年03月20号。对应的论文Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Vision Benchmark Suite发表在CVPR2012上。KITTI数据集搜集自德国卡尔斯鲁厄市，包括市区/郊区/高速公路等交通场景。采集于2011年0
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
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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最近在恶补2d目标检测的文章，把他们整理了一下，写一下综述，方便以后查看。 写得比较简略，主要是自己对于 一些网络的理解。- sppnet本文引入了一种针对不同尺度图片的目标检测网络。传统网络针对不同分辨率的网络主要采用裁剪扩充的方法，但是原文提到这种方法容易得到不期望的几何变形。本文提出的sppnet消除了对于输入图像尺寸的要求，卷积层的最后加入一个spp层来输出特定长度的特征。中心思想很简单，
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2024-05-23 19:51:13
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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
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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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
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2024-03-18 21:20:22
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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
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2024-03-25 13:59:02
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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
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2024-04-30 17:40:31
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本文介绍 3D单目目标检测从入门到做自己的Tesla这篇教程是一个新纪元，如果你还没有学完目标检测从入门到精通，不妨可以关注一下我们的专栏，职业输送高科技干货知识，关注这一个专栏你便可以掌握所有AI以及机器人相关的知识。如果你目标检测已经觉得自己牛逼到了极点，那接下来可以来挑战下一个任务，进行单目的3D目标检测。如果你不知道Tesla是什么，进入官网http://tesla.cn了解一下，听说最近
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2024-08-26 17:03:58
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