浅读 Not All Points Are Equal: Learning Highly Efficient Point-based Detectors for 3D LiDAR Point Clouds

浅读 Not All Points Are Equal: Learning Highly Efficient Point-based Detectors for 3D LiDAR Point Clouds

作者:Yifan Zhang1, Qingyong Hu2*, Guoquan Xu1, Yanxin Ma1, Jianwei Wan1, Yulan Guo1作者单位:1国防科技大学,2牛津大学文章来源:2022CVPR(Oral)代码:https://github.com/yifanzhang713/IA-SSD本算法类似3DSSD的...
粗略的cs231n笔记

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11.1 概述助教老师讲了讲课程的重要性和整体内容。1.2 历史背景1.2.1 history of cv5.4亿年前化石表明动物已经具备眼睛,物种大爆炸。现在的视觉称为了最重要的感知能力。大脑中50%的神经细胞在处理视觉信息。16世纪,第一...
【转载】理解PointRCNN中的Stage-Two细节

【转载】理解PointRCNN中的Stage-Two细节

分享一篇写的非常好的文章,分析了PointRCNN的最难的第二阶段。小白科研笔记:理解PointRCNN中的Stage-Two细节_Niuip的博客-CSDN博客 
OpenPCDet的安装与体验【挖坑&未完结】

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关于OpenPCDetOpenPCDet:Open Point Cloud DetectionOpenPCDet is a clear, simple, self-contained open source project for LiDAR-based 3D object detection.It is also the official code release of [PointRCNN], [Par...
记一下跑PointRCNN算法+点云可视化的艰难历程……

记一下跑PointRCNN算法+点云可视化的艰难历程……

写在前面环境:Ubuntu18.04,基于Anaconda3虽然我已经在服务器写过操作日志了,但还是来整理一下过程吧,说不定啥时候就得重新来一遍呢。报错都单独放后边了。早就装好CUDA9.0.176+CuDNN7.6.4+Anaconda3了(参照下面的文章...
解决一个致命错误:ImportError: No module named conda

解决一个致命错误:ImportError: No module named conda

温馨提示环境:Ubuntu18.04报错产生的原因在conda的base环境中新建了一个环境pcdet,忘了activate直接在base中安装了个高版本的Pytorch,然后这玩意依赖于python3.7,所以把原来的python3.6给我自动升级了,导致原来的conda...
RTM3D/KM3D环境配置指南(防踩坑)

RTM3D/KM3D环境配置指南(防踩坑)

关于环境:Ubuntu18.04            code:RTM3D先简单写一些步骤,后面有时间再补充。我是root用户,否则请在shell命令前加sudo。1.安装nvida GPU驱动CUDA9.0要求至少390版本。安装完了用nvidia-smi试一下。2.安装CUDA9.0下...
遇到的一些名词解释

遇到的一些名词解释

Anchor Box——锚框预定义边框就是一组预设的边框。BEV——鸟瞰图BEV图由激光雷达点云在XY坐标平面离散化后投影得到,其中需要人为规定离散化时的分辨率,即点云空间多大的长方体范围(ΔlΔwΔh)对应离散化后的图像的一个像素点...
精读【2020_CVPR】RTM3D:Real-time Monocular 3D Detection from Object Keypoints for Autonomous Driving

精读【2020_CVPR】RTM3D:Real-time Monocular 3D Detection from Object Keypoints for Autonomous Driving

摘要目前大多数单目的方法将3D Box到2D Box的投影约束作为重要部分,2D的误差小但是性能差。本文直接预测图像空间中3D Box的9个透视关键点,利用3D和2D的几何关系,在3D空间还原出 大小、位置和方向。即使估计的关键点存在...