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
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
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
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
3D 目标检测 KITTI 数据集本页提供了有关在 MMDetection3D 中使用 KITTI 数据集的具体教程。注意：此教程目前仅适用于基于雷达和多模态的 3D 目标检测的相关方法，与基于单目图像的 3D 目标检测相关的内容会在之后进行补充。数据准备您可以在这里下载 KITTI 3D 检测数据并解压缩所有 zip 文件。像准备数据集的一般方法一样，建议将数据集根目录链接到 $MMDETECT
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
2D与3D区别3D目标检测面临更多的挑战，主要的体现在不仅要找到物体在图像中出现的位置，还需要反投影到实际3D中获得空间中准确位置，需要进行绝对的尺寸估计。现代自动驾驶汽车通常配备多个传感器，如激光雷达和摄像头。激光雷达的优点是可直接获取空间目标的三维信息，且该深度信息精度较高，缺点价格稍贵；相机的优点是可以保存更详细的语义信息，缺点是需要正确计算图像点与三维点的对应关系。
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
前言今年CVPR20-paper-list前几天已经出了，所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示，3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内的目标检测，室内场景数据集一般有ScanNet等，该领域研究比较少，笔者注意到的第一篇文章是FAIR的voteNet，采用霍夫投票机制生成了靠近对象中心的点，利用这些点进行分组和聚合，以生成box proposals
2D目标检测已经做的非常的成熟了，接下来就是在2D目标检测的基础上做的一些3D目标检测的工作：做个笔记：（1）https://zhuanlan.zhihu.com/p/45583685片面介绍-----（
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2021-07-17 11:09:55
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0 引言现有的单目3D目标检测基本都是2阶段的， 首先基于2D目标检测生成目标的2D候选区域， 然后针对获取到的2D候选区域预测目标的位置姿态等。 论文认为2D检测是不必要的， 甚至会引入不必要的噪声。 如果已知目标的3D属性和相机的内参， 根据几何投影关系是可以得到2D属性的， 反之亦然。论文就是基于这一特点， 直接基于图像平面上的关键点预测，得到3D检测结果。1 网络介绍整个网络结构非常简单，
A Versatile multi-view framework for lidar-based 3d object detection with guidance from panoptic segmentation作者通过全景分割作为辅助任务来指导3D目标检测工作，此外，作者认为利用Range-View(RV)的网络特征可以指导基于BEV的检测模型，减少BEV投影中特征表示的稀疏性。模型整体结
下载地址与描述数据集官网下载地址：The KITTI Vision Benchmark Suite3D目标检测数据集由7481个训练图像和7518个测试图像以及相应的点云数据组成，包括总共80256个标记对象。 上图红色框标记的为我们需要的数据，分别是彩色图像数据（12GB）、点云数据（29GB）、相机矫正数据（16MB）、标签数据（5MB）。其中彩色图像数据、点云数据、相机矫正数据均包含trai
KITTI datasetDownload datasetKITTI 3D Object Detection Evaluation 2017 link下载四个部分，共41.4GB解压后为四部分内容（相机校准矩阵calib、RGB图像image_2、标签label_2、点云数据velodyne） 对应的testing和training数据。其中，training数据为7481张（图片和点云对应的场景
很久没有更新博客了，近期一直在忙秋招相关的事情，抽空将暑期实习的3D目标检测资料进行总结归纳。由于篇幅过于繁杂，重点挑选基于纯视觉的BEV(鸟瞰图)的3D目标检测进行总结归纳，包括BEVFormer、BEVDepth。至于Focus3D、PETRv2、BEVFusion等，基于体素、点云和融合方案的3D目标检测有空可能会再做更新。BEVFormerBEVFormer有6个重复的encoder la
一、综述 3D检测背景 二维目标检测算法能识别物体的类别、平面坐标以及边长，是计算机视觉中的一个基本问题。但是对于自动驾驶来说，二维信息还不足以让汽车充分感知三维立体的真实世界，当一辆智能汽车需要在道路上平稳、安全地行驶时，它必须能感知到周围物体精确的3D信息，才能做出安全的决策。因此，3D检测在智能驾驶领域中变得越来越重要。智能驾驶的发展能促进3D检测的研究，3D检测又能推动智能驾驶技术的进步。
文章目录一、KITTI数据集简介1.1 介绍1.2 下载二、数据解析2.0 数据集结构2.1 ImageSets2.2 Testing & Training2.2.1 calib2.2.2 image_22.2.3 label_22.2.4 planes2.2.5 velodyne三、数据集的下载和组织四、可视化4.1 CloudCompare软件4.2 PCL库参考 一、KITTI数据
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
