计算机视觉

官方git:GitHub - Megvii-BaseDetection/YOLOX: YOLOX is a high-performance anchor-free YOLO, exceeding yolov3~v5 with MegEngin

在众多经典的目标检测模型中，均有先验框的说法，有的paper(如Faster RCNN)中称之为anchor(锚点)，有的paper(如SSD)称之为prior bounding box(先验框)&#x

摘要
三维目标检测是自动驾驶和虚拟现实中重要的场景理解任务。基于激光雷达技术的方法具有高性能，但激光雷达昂贵。考虑更一般的场景，没有3d激光雷达数据的数据集，我们提出一个3d对象立体视觉检测的方法&#

1：数据准备
我说使用的数据是labelme制作的。json文件保存的是对应图片中所有目标的边界点坐标。
但是UNet训练却使用的是原始图像及其对应的二值化掩膜。就像下面这样： 所以需要把labelme输出的

在本部分中，将之前的优达学城的整套目标检测与跟踪算法改写为ros实时处理，但改写完成后利用我现有的数据包实时检测跟踪，并计算TTC，发现效果不尽人意啊。。。算法的鲁棒性整体较差&#xff0

Effective Fusion Factor in FPN for Tiny Object Detection
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2011.02298.pdf
论文发表于 2021 WAC

前期工作
[ 1] 需要配置Clion https://blog.csdn.net/weixin_38593194/article/details/85122716 [ 2] 创建ros工作空间和功能包 https://blog.csdn.n

论文名称：Dynamic Refinement Network for Oriented and Densely Packed Object Detection  论文下载：https://arxiv.org/pdf

一、准备
1.项目链接
https://github.com/ultralytics/yolov5
2.制作数据集
将标注好的图片放到data/images/train 和data/images/valid 文件夹下，将.

问题 本文提出了一种单阶段的三维目标检测算法，并在文中分析了二阶段三维目标检测算法的不必要性。其所提算法在waymo实时目标检测竞赛中取得了第一的成绩。其性能超过了所有单阶段和多阶段的目标检测算法。
作者首先分析了二阶段目标检测