2. 2D目标检测+目标跟踪; 3. 道路可行驶区域分割; 4. 目标深度估计; 5. 图像视野到BEV空间映射(Normal View -> Top View); 6. 像平面到地平面映射(image plane -> ground plane in world coordinate system)
已经下载好了的kitti数据集,用于自动驾驶、目标检测、深度学习
本文综合整理单目3D目标检测的方法模型,包括:基于几何约束的直接回归方法,基于深度信息的方法,基于点云信息的方法。万字长文,慢慢阅读~ 直接回归方法涉及到模型包括:MonoCon、MonoDLE、MonoFlex、CUPNet、...
随着计算机视觉技术的不断发展,3D目标检测成为了一个备受...与传统的2D目标检测相比,3D目标检测可以在三维空间中对物体进行定位和识别,具有更高的准确性和适用性。本文将介绍3D目标检测的相关概念、方法和代码实现。
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2d box中心点与投影下来的3d box中心点,存在不可忽视的差异,优先使用3d box投影下来的中心点。 较远目标,会带偏模型训练;在训练时,可以过滤这些过远的物体标签。 提出了一种面向 3D IoU 的损失,用于对象的大小...
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务,它的主要目标是在图像或视频中准确地定位和识别特定目标。
基于 PyTorch 和 MMCV 的通用目标检测...支持 2D 目标检测、实例分割、全景分割任务;支持算法多样,涵盖了单阶段、双阶段和级联模型等各任务中的典型算法和各类训练技术;为通用目标检测算法的研发提供了高性能基准
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