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
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，
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
目录IntroductionMotivationMethodsDETRHungarian lossClass-specific 与 Class-agnosticMulti-view self-labelingConsistency constraintAlleviating catastrophic forgettingExperimentsBenchmarkMetricsImplementat
原创
2023-06-25 10:07:05
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1. 摘要本文提出了一种全卷积的一阶段目标检测器（FCOS），以按像素预测的方式解决目标检测，类似于语义分割。FCOS不含anchor，也不含proposal，所以他是Anchor-free的。总的来说，它是一种更加简单灵活的检测框架，速度快且检测精度高。2. 本文方法2.1 网络结构2.2 Fully Convolutional One-Stage Object Detector对于特征图的每个
通过一年多的研究和学习发现，给予深度学习方向的目标检测和目标跟踪算法有很多想通之处，目标跟踪中用到了很多在检测中的新技术，比如RPN，Anchor-based，Anchor-free等概念。所以研究目标检测算法，对跟踪算法的发展也有很强的实用性。以前通过博客学习到了很多，感谢所有分享自己知识的人，今天也来总结一下。以下内容按时间展开叙述，欢迎交
目标检测一、两阶段法1、概述：计算机视觉：三大热点方向：计算机视觉、自然语言处理、语音识别四类任务：图像分类(label)、目标检测(what+where)、图像语义分割(what+where)、图像实例分割(what+where) 目标检测：位置+类别 问题：尺寸范围大，物体角度、姿态不定，可以出现在图片任何地方，多类别数据集：PASCAL VOC(VOC2007/VOC2012)MS COCO
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、
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
Transformer在计算机视觉领域迅速普及，特别是在目标识别和检测领域。在检查了最先进的目标检测方法的结果后，我们注意到Transformer在几乎每个视频或图像数据集上的表现都优于成熟的基于CNN的检测器。虽然基于Transformer的方法仍然处于小目标检测(SOD)技术的前沿，但本文旨在探索这种广泛的网络提供的性能优势，并确定其SOD优势的潜在原因。由于小目标的低可见性，小目标已被确定为
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)
1. 前言快把最近库存的点云类论文读完了。每一年都有大批大批的SOTA论文诞生，有的是新鲜的思想，有的是从近两年框架上汲取灵感的结构，有点也会相互撞车。不管什么样的文章，作为泛读，我关注对我有帮助的闪光点。2. RandLA-Net这是一篇CVPR2020的文章“RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clo
坐标测量坐标测量的方法、选择依据和应用条件三坐标测量机视觉三维测量系统关节臂式坐标测量系统经纬仪空间测量系统激光跟踪仪坐标测量Indoor GPS三坐标测量与激光长度测量的关系坐标测量实例 坐标测量的方法、选择依据和应用条件三坐标测量机框架结构测头移动桥电气接触式测头固定桥模拟式电气测头龙门式机械接触式测头水平臂非接触式测头根据上表所示的框架结构和测头进行组合可以得到适用于不同测量任务（待测工件
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
这些动态生成的查询帮助MV2D回忆视野中的目标，并显示出强大的定位3D目标的能力。对于生成的查询，本文设计了一个稀疏
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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背景介绍应用于自动驾驶、室内导航等领域的 3D 检测是近一段时间比较热门的一个研究方向。其数据格式包括 image、point cloud、RGBD、mesh 等。作为对比，2D 检测目前是一个非常成熟的领域，各种优秀的框架（Detectron2 / mmDetection, etc）不计其数，研究人员基于某一个框架，可以快速验证想法，而不需要去关心如何适配某种数据集、如何做增强、如
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-
在生活中，经常会遇到这样的一种情况，上班要出门的时候，突然找不到一件东西了，比如钥匙、手机或者手表等。这个时候一般在房间翻一遍各个角落来寻找不见的物品，最后突然一拍大脑，想到在某一个地方，在整个过程中有时候是很着急的，并且越着急越找不到，真是令人沮丧。但是，如果一个简单的计算机算法可以在几毫秒内就找到你要找的物品，你的感受如何？是不是很惊奇！这就是对象检测算法（object detection）的
