作者：Panzerfahrer0. 前言虽然论文已经发表一年多了, 截止目前 (2020.04.18) pointpillar 依旧是kitti排行榜上速度最快的"男人", 而且有着不错的AP结果，出自安波福，是为数不多可以应用在自动驾驶领域的模型.论文链接：https://arxiv.org/pdf/1812.05784.pdf代码链接：https://github.com/nutonomy/s
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2022-10-05 09:58:04
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点云学习笔记13——PointPillars算法+代码运行论文地址：https://arxiv.org/abs/1812.05784
原创
2021-10-23 10:02:16
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PCL/OpenNI tutorial 4: 3D object recognition (descriptors) - robotica.unileon.es3D对象识别是点云处理最主要的应用之一，类似于2D识别，找到点云的关键点或特征点，与之前保存好的点云进行匹配。但3D相对于2D会有优势，譬如，我们能相当精确的估计出物体相对于传感器的准确位置和方向；3D对象识别往往
作者丨周威@知乎编辑丨3D视觉工坊1 前言本文要解析的模型叫做PointPillars，是2019年出自工业界的一篇Paper。该模型最主要的特点是检测速度和精度的平衡。该模型的平均检测速度达到了62Hz，最快速度达到了105Hz，确实遥遥领先了其他的模型。这里我们引入CIA-SSD模型中的精度-速度图，具体对比如下所示。图1 精度-速度图可以看出，截止CIA-SSD论文发表前，PointPill
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2023-01-01 11:27:42
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原创 | 文 BFT机器人01技术背景在过去的几年中，深度学习技术已经在图像领域的物体检测中取得了显著的进展，诸如目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO和SSD）在图像中能够高效准确地检测出物体。然而，当涉及到点云数据（由激光雷达等传感器获取的三维数据）时，物体检测仍然面临许多挑战。点云数据与传统的图像数据不同，它们是由大量的离散点组成，每个点都包含了物体在三维空间中的位置信息。因此，
原创
2023-08-30 14:22:11
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link自动驾驶系统进阶与项目实战（十）基于PointPillars的点云三维目标检测和TensorRT实战（1）自动驾驶系统
原创
2023-01-25 20:55:06
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文章目录一、PointPillars 介绍二、相关工作三、PointPillars 网络架构（1）Pointcloud to Pseudo-Image（2）Backbone（3）Detection Head四、损失函数五、实验验证（1）数据集（2）数据增强（3）对比实验六、总结 一、PointPillars 介绍本文提出了一种新的用于 3D 目标检测的方法 PointPillars，它利用 Po
3D 目标(pointpillars)识别方案对车辆进行3D的目标识别，经过调研之后，发现autoware 和 apollo等平台均采用pointpillars算法。因此便尝试单纯使用激光雷达数据进行识别。效果如下视频:
基于PointPillars的3D目标检测 方案实施步骤:理解pointpillars算法模型，并复现。了解自动驾驶数据集KITTI的格式。采集数据并标注。训练与部署。一、
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2024-05-06 12:29:09
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自动驾驶系统进阶与项目实战（十）基于PointPillars的点云三维目标检测和TensorRT实战（1）自动驾驶系统进阶与项目实战（十）基于PointPillars的点云三维目标检测和TensorRT实战（1）发表于CVPR2019的PointPillars是目前比较受业内认可的激光雷达三维检测算法，其推理速度和性能俱佳，百度Apollo和Autoware两个开源自动驾驶项目的感知系统均包含了基
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2024-05-11 15:14:19
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文章目录1. 论文动机2. PointPillars概述3. PointPillars模型3.1 Pillar Feature Net3.1.1 Pillar Feature Net模块理论解析3.1.2 Pillar Feature Net模块代码解析3.2 Backbone（2D CNN）3.2.1 Backbone（2D CNN）模块理论解析3.2.2 Backbone（2D CNN）模块
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2024-05-30 13:25:39
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【系统环境】Ubuntu18.04cuda10.2GeForce GTX 1650 今天部署的项目虽然名称上叫做second.pytorch，实际上是PointPillars的作者fork自SECOND项目，并作了改动之后形成的PointPillars项目代码。创建虚拟环境(base) ➜ ~ conda create -n sec
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2024-01-03 14:38:40
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PointPillars整体网络结构有三个部分构成，他们分别是PFN(Pillar Feature Net),Backbone(2D CNN)和Detection Head(SSD)。其中PFN是PointPillars中最重要也是最具创新性的部分。 在正式讨论PFN之前我们可以幻想一下自己变成一个小蜜
目录1. PointPillars 模型介绍模型结构Voxel-base 模型中使用到的 VoxelizationPillarFeatureNet 模块介绍PoinPillars 在 MMDetection3D 中的实现2. 快速部署 MMDetection3D 的 PointPillars 模型常见的推理后端模型中间件 ONNX移出自定义算子修改模块总结3D 目标检测是现今计算机视觉领
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2023-12-20 23:26:41
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目录一、项目方案二、项目准备工作1.安装并配置好Openpcdet的环境2.安装好ROS melodic三、项目工作空间创建及代码配置四、具体代码修改与讲解launch/pointpillars.launch的修改launch/pointpillars.rviz的修改五、实时检测效果展示六、项目思考以及未解决的问题七、Reference一、项目方案ROS的通讯机制使得它在机器人和无人驾驶领域应用十
简述 上一篇博文撰写了关于pointpillars算法的pytorch模型如何转换为onnx模型中间件，具体参考此链接：pointpillars点云算法TensorRT环境加速系列一以此来方便TensorRT进行加载解析优化模型。接下来，我们在完成第一步模型成功从pytorch模型转换成为onnx之后，需要验证onnx模型转换之后的精度与原始的pytorch模型精度差多少。Attention:
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2024-10-20 06:46:28
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作者将'Misc'类设置为OOD目标，创建了KITTI Misc基准，并提出了四个现有检测器的 Baseline ：SECOND，PointPillars，PV-RC
原创
2024-07-31 10:31:08
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二、重要说明pointpillars算法最突出的是提出一种柱形的编码功能，点云依然采取常用的体素组织起来。VoxelNet 直接采用体素3D卷积，SECOND采用稀疏卷积，pointpillars采用pillar方式转换成为2D卷积来加深网络，以此来提高效率与精度。至于后面接SSD还是RPN等网络，只是相对于2d卷积下的网络根据应用场景与需求来进行选取。三、相关介绍1. 3D目标检测自动驾驶中基于
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2024-01-29 01:58:45
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在上一篇文章《从零实现一个3D目标检测算法（1）：3D目标检测概述》对3D目标检测研究现状和PointPillars模型进行了介绍，在本文中我们开始写代码一步步实现PointPillars，这里我们先实现如何对点云数据进行预处理。在图像目标检测中，一般不需要对图像进行预处理操作，直接输入原始图像即可得到最终的检测结果。但是在点云3D目标检测中，往往需要对点云进行一定的预处理，本文将介绍在Point
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2024-05-12 08:14:01
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文章目录前言1. Apollo感知框架介绍1.1 Apollo感知模块概述1.2 飞桨PaddlePaddle1.3 跟踪1.4 Apollo感知框架2. Lidar障碍物检测2.1 Detection Component2.1.1 BUILD文件目录2.1.2 工厂模式2.1.3 CNN2.1.4 Pointpillars2.2 Recognition Component2.2.1 Lidar
作者丨千百度基于Lidar的object检测模型包括Point-based [PointRCNN(CVPR19), IA-SSD(CVPR22)等], Voxel-based [PointPillars(CVPR19), CenterPoint(CVPR21)等]，Point-Voxel-based [PV-RCNN(CVPR20), HVPR(CVPR21)等]和M
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2023-10-07 10:53:32
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