论文阅读笔记:(2020.06 cvpr_w) SMOKE: Single-Stage Monocular 3D Object Detection via Keypoint Estimation
单目3D目标检测算法对自动驾驶领域非常重要,SMOKE是2021年CVPR workshop的文章,精度在kitti上排名前列,能实现实时推理,且代码开源,最近也被baidu
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yolo系列原理 先唠唠 这部分主要讲述yolo系列各个版本的的原理,这部分会把yolov1到yolov5的原理进行详细的阐述。首先我们先来看深度学习的两种经典的检测方法: Two-stage(两阶段&
一篇雷达与视觉融合的文章 原论文地址:https://arxiv.org/abs/2102.05150 代码地址:https://github.com/yizhou-wang/RODNet 摘要 通过准确可靠地感知
Author:Runsen 姿态估计是计算机视觉中的一项流行任务,比如真实的场景如何进行人体跌倒检测,如何对手语进行交流。 作为人工智能(AI)的一个领域,
近期因实验需要利用kitti数据集,发现关于评估工具使用的部分网上教程不够详细,特此记录. 文末为了方便对数据结果观看,附上了修改代码. 1. KITTI评估工具来源 官网评估工具 下载后文件目录包含: matlab(2D/3D框显示和
DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries 这篇论文的四个作者分别来自麻省理工学院、丰田研究院、卡耐基梅隆大学、理想汽车,最近被C
摘要 最近的许多工作通过视差估计恢复点云,然后应用3D探测器解决了这一问题。视差图是为整个图像计算的,这是昂贵的,并且不能利用特定类别的先验。相反,我们设计了一个实例视差估计网络 iDi
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3d object detection的一般的pipeline Anchor based vs Center based RPN 当前比较流行的3d目标检测pipeline,或是通过pillar,对3d点云进行编码
这是一篇CVPR2018的文章,对于Faster RCNN相关知识暂未深入了解,待之后补充。本文按阅读顺序来进行梳理,有些疑惑待自己理解后再作答。 一、文章贡献 贡献一种高效的基于多层融合的三维目标