PointRCNN

复现PointRCNN

环境要求～／work/object_detection/PointRCNN-master/https://github.com/sshaoshuai/PointRCNNcondaactivatepointrcnnLinux
SIATdog·2024-01-28 16:48

‘quaternion_to_rotation_matrix‘ is being compiled since it was called from ‘quat_to_mat‘

库安装spconv2023年直接安装：自己编译安装LinuxandwindowsLinuxWindows10/11解决方法：pipinstallkornia==0.6.8转自：安装OpenPCDet跑通PointRCNN_av2
AI视觉网奇·2023-12-28 10:06

激光感知（十）：深度学习算法发展简史

目录前言一、Point-based1.PointNet/PointNet++2.F-PointNet3.PointRCNN总结二、Voxel-based1.VoxelNetVoxelNet特征提取流程1
JayLee719·2023-11-30 08:05

【OpenPCDet】PointRCNN前景点分割网络精度测试

对PointRCNN第一阶段的前景点网络分割细节和精度比较好奇，同时好奇PointRCNN在第一阶段只是对每个点预测前景背景还是预测了具体的物体类别？（是后者）写了个简单的精度测试函数。
Freak16·2023-10-05 10:40

3D目标检测评估标准

评价指标bbox：2D检测框的准确率3d：3D检测框的准确率bev：BEV视图下检测框的准确率aos：检测目标旋转角度的准确率pointrcnn评估的时候就产生了4个评价指标的RP曲线car_deteceion.png2Dbox
星光技术人·2023-08-11 10:33

PointRCNN：3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud

目录前言论文及代码链接论文动机PointRCNN主要模块分析总结及个人思考前言  这篇论文比较老了，是2018年12份上传到arxiv的，虽然也就才几年，但是对于现在深度学习相关领域日卷月卷的情况而言，
慢下去、静下来·2023-04-06 08:38

点云感知算法面试知识点（一）

1.简单讲下pointrcnn的基于bin的回归答：pointrcnn是第一个基于纯点云的anchorfree两阶段方法，在pointrcnn之前的论文使用的是anchorbase，使用的是IOU计算其是否属于正样本
用券买土豆·2023-02-02 13:24

PointRCNN之code学习笔记

input->rpn->rpn_cls，rpn_reg,backbone_xyz,backbone_featuresrpn_cls,rpn_reg,backbone_xyz->proposal_layer->rois,roi_scoresrpn_score_norm=sigmoid(rpn_cls)seg_mask=rpn_score_norm>score_threshpts_depth=norm
daideyun·2023-01-06 12:59

重新安装Ubuntu16.04（2）——Cuda pytorch python3.7

这一篇主要是针对，python3.7，pointRCNN需要的依赖（包括cudaN卡驱动pytorch等）。更换下载源参
鱼尾sama·2022-12-23 13:46

基于激光雷达3D多目标追踪

无人驾驶中的目标检测分为2D目标检测和3D目标检测，2D目标检测常用的模型是YOLO模型，这篇文章介绍的是无人驾驶中基于激光雷达的3D目标追踪论文，使用的数据集是KITTI数据集，目标检测算法是POINTRCNN
这里是zzh·2022-12-22 11:19

激光感知（十二）：PointRCNN

目录一：思路概括二：网络结构1.第一阶段：自底向上的预选框生成2.第二阶段：再筛选和优化boundingbox一：思路概括PointRCNN目标检测算法分两个阶段：1）第一阶段：首先对点云进行语义分割，
JayLee719·2022-12-18 13:06

PointRCNN (2019.5.16，港中文)

概述：本论文（点击下载）工作只使用点云数据作为输入。对点云来说，对每个点进行分类就是在做语义分割stage-1直接在点云上学习特征，通过将点云分类为前景和背景（对点云数据这就是语义分割的mask）来生成少量的bbox提议。stage-2将之前得到的提议的点云特征做池化。池化后的点云坐标转化为归一化的坐标，与池化后的特征和stage-1得到的分割mask一起，来学出相对坐标提出了BIN-basedl
phy12321·2022-12-18 13:33

在Ubuntu18.04系统中非root服务器用户如何跑通PointRCNN（禁止转载）

上周刚刚复现了PointRCNN，从数据集的准备，到代码的下载，再到环境的配置，其中种种波折，不胜其数。参照了很多大神的帖子，现在终于顺利跑通代码，在此记录一下，以备自己回顾，也希望能给大家一点帮助。
learning_always·2022-12-18 13:03

PointRCNN解读

论文：PointRCNN:3DObjectProposalGenerationandDetectionfromPointCloud代码：https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN0
leo0308·2022-12-18 13:03

PointRCNN网络结构及原理

PointRCNN简介CVPR2019，Kitti三维目标检测测试当年第一Motivation:PointRCNN两个阶段第一个阶段先生成3dboundingboxproposals第二个阶段：对3dbox
竹之雅·2022-12-18 13:02

PointRCNN

PointRCNN:3DObjectProposalGenerationandDetectionfromPointCloudCVPR2019Abstract在本文中，我们提出了PointRCNN用于从原始点云进行
erzayi·2022-12-18 13:31

【PointRCNN深度解读【详尽版】--原理和代码结合】

PointRCNN深度解读【详尽版】前言网络结构*a.Bottom-up3DProposalGeneration*PointCloudEncoder-DecoderForegroundPointSegmentationBin-based3DBoxGeneration
城市黎明的烟火·2022-12-18 13:30

GitHub 开源分享 | PointRCNN - 第一个基于原始点云的两阶段3D目标检测

论文链接：https://arxiv.org/abs/1812.04244代码链接：https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN目前作者公布的代码只能对一个类别做检测，
J-A·2022-12-17 20:02

PointPillars与PointRCNN编译运行以及结果可视化（小白探索之路，清晰易懂）

目标是想要解决PointPillars的可视化，但是发现他自带的本地网页的显示方式不方便进行修改或者可移植，看到网上有说可以参考PointRCNN的可视化方法，如果又加班配置了一下PointRCNN的环境
四处炼丹·2022-12-09 20:33

【阅读笔记】pointrcnn

2019年港中文发表的pointrcnn，在KITTI数据集（仅使用点云，不用rgb图）中的行人和车辆目标检测中有着一定优势，以下把阅读过程中的一些重要内容和不理解的地方做下笔记。
键盘敲坏了·2022-12-03 08:50

复现PointRcnn记录

1.复现报错解决1.1shbuild_and_install.sh错误复现PointRcnn时，安装shbuild_and_install.sh时出现Fatalerror:cuda.h,Nosuchfileordirectory
captain_way·2022-12-03 08:16

PointRCNN 学习笔记

《PointRCNN:3DObjectProposalGenerationandDetectionfromPointCloud》CVPR2019前言PointRCNN方法示意PointRCNN是CVPR2019
THE@JOKER·2022-12-03 08:46

点云 3D 物体检测结果（SECOND、Pointpillars、PointRCNN）的几种可视化方法

首先感谢四处炼丹大佬的教程分享：https://blog.csdn.net/lixushi/article/details/118728278?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164438815216780261913445%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102
用券买土豆·2022-12-03 07:52

复现PointRCNN 中碰到RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

导致的原因一般都是显卡算力和cuda或者torch版本不匹配由于我是自己去下载的torch和torchvision可能没下好对应的关系，于是我卸载了相对应的torch和torchvision，运行下面的命令安装了对应的版本condainstallpytorch==1.7.1torchvision==0.8.2torchaudio==0.7.2cudatoolkit=11.0-cpytorch
那年，那天·2022-12-01 07:26

PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud论文解读

前言PointRcnn的动机？(1)将点云投影到鸟瞰图或者正面图，又或者投射到体素中，效率比较低下,并且在量化过程中会遭受信息损失。
Abel_____·2022-11-29 14:41

ubuntu 18.04 OpenPCDet pointpillar v0.5.2 环境搭建与问题解决

参考：PV-RCNN安装和环境配置linkconda创建/删除/重命名环境linkPointPillars与PointRCNN编译运行以及结果可视化（小白探索之路，清晰易懂）linkOpenpcdet-
爱学习的小道长·2022-11-26 14:21

3D物体检测(二)

这一部分主要总结一下报告主要的三个论文:PointRCNN、Part-A^2、PV-RCNN想看更多相关博客，欢迎浏览我的个人博客，里
Harrylin、·2022-11-22 10:45

(TPAMI 2020) Part-A^2 Net

在本文中，我们将我们的初步工作PointRCNN扩展到一个新颖且强大的基于点云的3D目标检测框架，即部分感知和聚合神经网络（Part-A2A^2A2网络）。整个框架由部分感知阶段和部分聚合阶段组成。
fish小余儿·2022-11-22 10:09

3D Object DetectionFrom Point Cloud With Part-Awareand Part-Aggregation Network【翻译】

在本文中，在原始工作PointRCNN基础上扩展到一种新颖且强大的基于点云的3D检测框架，即部分感知和聚合神经网络(Part-A^2net）。整个框架由部分感知阶段和部分聚合阶段组成。
小羊咩~·2022-11-22 10:08

3D Object Detection From Point Cloud with Part-Aware And Part-Aggregation Network

获取原文链接摘要本文将之前的工作--PointRCNN扩展到一个新颖而强大的基于点云的3D目标检测框架部分感知（part-aware）和聚合（aggregation）神经网络（Part-A2Net）。
学一点@·2022-11-22 10:35

【三维目标检测】Part-A2（一）

Part-A2是商汤在CVPR2020上发布的三维点云目标检测模型，来源于PointRCNN同一作者，论文名称《FromPointstoParts3DObjectDetectionfromPointCloudwithPart-awareandPart-aggregationNetwork
Coding的叶子·2022-11-22 10:29

(CVPR 2019) PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection From Point Cloud

Abstract在本文中，我们提出PointRCNN用于从原始点云进行3D目标检测。
fish小余儿·2022-11-22 08:33

3D Object Detection学习论文汇总

Paper&Code[paper]:论文地址[code]:代码地址基于点云数据论文pointNet[paper][code]PointRCNN[paper][code]FastPointR-CNN[paper
Ice-冰鸽·2022-11-22 04:43

pointrcnn复现+可视化

1.安装anaconda下载.sh后缀的anaconda，进入目录，运行./Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh全程yes检查：安装完成后输入whichpythonwhichpipwhichipython若目录是/home/用户名/anaconda3/bin/python则安装正确若目录是/usr/bin/python则需要source.bashrc安装pythonc
小米粥鸭·2022-11-22 04:08

【三维目标检测】PointRCNN（二）

PointRCNN数据和源码配置过程请参考上一篇博文：【三维目标检测】PointRCNN（一）_Coding的叶子的博客-CSDN博客。本文主要详细介绍PointRCNN网络结构及其运行中间状态。
Coding的叶子·2022-11-19 16:03

OpenPCDet docker镜像分享

在远程服务器运行，在本机显示图形界面2.4进入容器测试2.4.1进入容器2.4.2测试界面显示功能2.4.3运行demo程序OpenPCDet项目是一个开源的点云目标检测框架，目前支持包括PointPillar、PointRCNN
水电费嘎嘎·2022-11-19 08:33

pointrcnn运行_PointRCNN 基于3D点云下的目标检测

PointRCNN:基于3D点云下的目标检测前言2019CVPR香港中文大学的一篇3D目标检测的文章，是第一个输入只有原始点云数据的两阶段3D目标检测方法，截至发表似乎在KITTI排行榜上拍第一(作者说的
weixin_39976153·2022-11-01 16:19

三维点云课程（六）——三维目标检测

评价检测好坏1.2物体检测的方法1.2.1Two-Stage1.2.2One-Stage2.点云目标检测2.1VoxelNet2.2PointPillars2.3Point-wiseoperation2.3.1PointRCNN2.4VisonFusion2.4.1FrustumPointNet2.4.2PointPainting1
桦树无泪·2022-11-01 16:16

【三维目标检测】PointRCNN（一）

PointRCNN是用于点云三维目标检测模型算法，发表在CVPR2019《PointRCNN:3DObjectProposalGenerationandDetectionFromPointCloud》。
Coding的叶子·2022-11-01 16:46

OpenPCDet初级教程【自定义模型、loss】

目标任务：以OpenPCDet中的pointrcnn为基础，单独剥离其中的前景点分割网络，将POINT_HEAD模块替换为自定义的C
Freak16·2022-10-29 07:24

OpenPCDet 训练自己的数据集详细教程！

/custom_dataset.py进行改写新建tools/cfgs/dataset_configs/custom_dataset.yaml并修改新建tools/cfgs/custom_models/pointrcnn.yaml
JulyLi2019·2022-10-25 11:04

【3D点云】算法总结（持续汇总）

.卷积下采样（升维）3.上采样：self.fp4(l3_xyz,l4_xyz,l3_points,l4_points)二、MVF(动态体素融合2019)1.动态体素2.特征融合网络结构3.损失函数三、PointRCNN
杀生丸变大叔了·2022-09-20 20:57

【KITTI数据集】PointPillars点云3D目标检测结果的可视化

结果修改的是PointPillars这个网络模型，参考PointRCNN可视化部分，网络地址，目前只训练车辆的检测部分，运行second和PointPillars可以看这里。
我叫林克不叫塞尔达·2022-03-21 07:45

详解两阶段3D目标检测网络PVRCNN：Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection

在《动手学无人驾驶（4）：基于激光雷达点云数据3D目标检测》一文中介绍了3D目标检测网络PointRCNN。今天介绍该作者新提出的3D检测模型：PVRCNN，论文已收录于CVPR2020。
自动驾驶小学生·2022-03-19 07:31

PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud

1.Motivation相对与2D数据而言，3D数据的语义分割性越强；由于点云的不规则性，前人经常将点云投影到鸟瞰图或者正面图或者转换为体素形式，但是在进行量化过程中都会造成信息损失。2.Contribution本论文提出一种新的bottom-up的bbox生成算法，通过先将点云进行前景分割从而来生成少量且质量高的3Dproposal。在第二个stage中提出bbox提出边缘细化。通过将第一阶段得
_鱼遇·2022-03-06 07:04

3D Object Detection from Point Cloud with Part-aware and Part-aggregation Network

因此论文从此角度出发，充分利用三位对象内的intra-objectpartlocation的信息，结合之前的PointRCNN，提出一种新的3D目标检测算法。
_鱼遇·2022-03-06 07:04

【3D目标检测】PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud

文章目录前言摘要1.介绍2.PointRCNN算法框架2.1Bottom-up3Dproposalgenerationviapointcloudsegmentation2.2Pointcloudregionpooling2.3Canonical3Dboundingboxrefinement3
向上的毛毛·2022-03-06 07:57

PointRCNN论文和逐代码详解

1、前言当前点云检测的常见方式分别有1、将点云划分成voxel来进行检测，典型的模型有VoxelNet、SECOND等；作然而本文的作者史博士提出这种方法会出现量化造成的信息损失。2、将点云投影到前视角或者鸟瞰图来来进行检测，包括MV3D、PIXOR、AVOD等检测模型；同时这类模型也会出现量化损失。3、将点云直接生成伪图片，然后使用2D的方式来进行处理，这主要是PointPillar。本文Poi
NNNNNathan·2022-03-06 07:21

PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud【翻译】

Abstract本文提出PointRCNN用于从原始点云进行3D对象检测。
小羊咩~·2022-03-06 07:16

PointRCNN代码里的那些事儿

优化点（1）16384：points点数（2）64/128：roi个数（3）回归loss中bin数量的设置（4）cfg中参数：RCNN:SIZE_RES_ON_ROI设置为True（5）Kitti_rcnn_dataset中：pts_near_flag=pts_depthMAX_OCCLUSION[difficulty])or(gt_anno["truncated"][i]>MAX_TRUNCAT
baobei0112·2022-03-06 07:10
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