【论文解读】MV3D-Net 用于自动驾驶的多视图3D目标检测网络
前言 MV3D-Net融合了视觉图像和激光雷达点云信息;它只用了点云的俯视图和前视图,这样既能减少计算量,又保留了主要的特征信息。随后生成3D候选区域,把特征和候选区域融合后输出最终的目
前言 MV3D-Net融合了视觉图像和激光雷达点云信息;它只用了点云的俯视图和前视图,这样既能减少计算量,又保留了主要的特征信息。随后生成3D候选区域,把特征和候选区域融合后输出最终的目
鉴于之前这篇文章问问题的小伙伴比较多,参考了很多大佬的代码,重新发布yolov3进行目标检测的文章,本来也是看着很多大佬的代码学的,全部开源,包含所有python代码
pytorch: 1.9.0 torchvision: 0.10 mmdetection: 2.15.0 mmcv: 1.3.10 测试图片(图片大小:720x1280): 之前博主写过
前言 目标检测:找出图像中所有感兴趣的物体,包含物体定位和物体分类两个子任务,即同时确定物体的类别和位置。 目标检测的三个著名的数据集是PASCAL VOC,ImageNet和微软CO
点击即可进入: 金属件自动化检测设备 12-29 类型:,有无检测(缺失检测),行业:五金工具我司是做金属件加工的,现需 ...