Pseudo-LiDAR

Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detection?(dd3d) dockerfile镜像构建过程中遇到的问题

分镜像构建因为问题太多了，不能每次出错都从头开始，所以分多个dockerfile构建注意两点：修改dockerfile中FROMdockerbulid时的文件名和版本号（且cd到dockerfile所在路径下）F:\step>dockerbuild-fF:\step\s5-ts:1.6.问题1RUNapt-getupdate一直报错详情见：https://blog.csdn.net/weixin_
weixin_47343723·2023-01-06 16:24

Pesuo-Lidar ++: Accurate Depth for 3D Object Detection in Autonomous Driving 论文笔记

AccurateDepthfor3DObjectDetectioninAutonomousDriving论文链接：https://arxiv.org/abs/1906.06310一、ProblemStatement提升pseudo-lidar
Tianchao龙虾·2022-12-03 18:45

【3D目标检测】Rethinking Pseudo-LiDAR Representation

目录概述细节证明基于伪点云的3D目标检测算法效果好的原因并不是伪点云这种数据表示基于深度图的图像表示的算法PatchNet证明基于伪点云的3D目标检测算法效果好的原因是从图像到点云坐标系转换的过程概述本文是基于图像的3D目标检测算法。贡献：作者认为基于伪点云的3D目标检测算法效果好的原因并不是伪点云这种数据表示本身，而是坐标系的转换。对于深度图，作者采用图像表示而不是伪点云的表示，之后采用2DCN
可乐大牛·2022-12-03 18:11

BEV和Pseudo-Lidar

BEV反前视角映射IPM(Inverseperspectivemapping)该方式的先验是所有的生成的像素点都是在地平面上,摄像头的之间的精确的内/外参数一致.但是,实际应用中,IPM对外参精度要求较高,需要进行实时在线校准.BEVIPMOD(IV2019)的思路便是通过IMU数据实现外参的在线校准,从而得到更加精确的IPM图片,同时基于此进行物体检测,demo效果如下:yotube.正交特征变
废物罢了0m0·2022-11-25 13:57

【3D目标检测】Monocular 3D Object Detection with Pseudo-LiDAR Point Cloud

目录概述整体流程伪点云vs点云2D-3D边界框的一致性约束概述本文的输入数据仅仅是单目图像，在方法上是融合了伪点云（Pseudo-LiDAR）的深度信息表示方法与FrustumPointNets的检测方法
可乐大牛·2022-11-24 17:59

【3D目标检测】Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for AD

目录概述细节一些分析网络结构概述本文是基于图像的3D目标检测算法。提出动机与贡献：以往基于图像的方法在精度上始终远远低于基于点云的方法，其中的原因一般被认为是基于图像的深度估计效果不好，而作者认为是数据表示的问题，作者将预测到的深度图转换成了伪点云，然后应用基于点云的算法进行检测，得到了远超普通基于图像方法的效果。（当时30m范围内，基于图像方法的SOTA是22%的准确率，本文达到了74%）ps:
可乐大牛·2022-11-19 15:01

Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation 论文笔记

Pseudo-LiDARfromVisualDepthEstimation:BridgingtheGapin3DObjectDetectionforAutonomousDriving论文链接：https://arxiv.org/abs/1812.07179一、ProblemStatement基于雷达的3D目标检测可以较为精准但是依赖昂贵的雷达设备，而基于单目或者双目摄像头的3D目标检测精度低。作者
Tianchao龙虾·2022-11-19 14:35

【paper reading】Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detection?

DenseDepth-pre-trained3DDetector1摘要2相关工作3方法ArchitecturePre-Training4Analysis4.1Isdepth-pretrainingeffective?1摘要从单幅图像中检测三维目标的最新进展大多利用单目深度估计(Monoculardepthestimation)来生成三维点云，将相机变成伪激光雷达传感器。由于中间深度估计网络本身可以
燕策西·2022-08-10 15:12

Pseudo-LiDAR 利用双目进行3D目标检测

Pseudo-LiDAR简介来自康奈尔大学的"Pseudo-LiDARfromVisualDepthEstimation:BridgingtheGapin3DObjectDetectionforAutonomousDriving
lucky li·2022-08-10 15:12

#每天一篇论文 Monocular 3D Object Detection with Pseudo-LiDAR Point Cloud

Monocular3DObjectDetectionwithPseudo-LiDARPointCloud单目伪激光雷达点云3D目标检测摘要单目3D场景理解任务，例如目标大小估计，车头角度估计和3D位置估计，非常具有挑战性。当前成功的三维场景理解方法需要使用三维传感器。另一方面，基于单一图像的方法性能明显较差。在这项工作中，我们的目标是通过增强基于激光雷达的算法来处理单个图像输入，从而弥合3D传感和
流浪机器人·2022-08-10 15:41

自动驾驶纯视觉3D物体检测算法

视频链接：https://www.shenlanxueyuan.com/open/course/112这是Pseudo-LiDAR作者最近做的一个分享报告：《Pseudo-LiDAR：基于相机的3D物体检测算法
自动驾驶小学生·2022-08-10 15:11

【论文复现】End-to-end Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection训练环境搭建

End-to-endPseudo-LiDARforImage-Based3DObjectDetection是发表在CVPR2020的单目目标检测模型，它通过对双目摄像头图片进行深度估计，然后将深度图从imageview转换成欧氏空间，再通过现成的3D目标检测模型进行检测。一些细节：DepthEstimation和3Dobjectdetection模型全部使用pre-trained的模型，分别是SD
lbai7134·2022-08-10 15:11

论文阅读笔记：(2021.08, iccv) Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detection?

DD3D（DenseDepth-pre-trained3DDetector）发表在了iccv2021上，是目前（2022.01）性能最好的单目3D目标检测模型之一，值得一看。论文：ICCV2021OpenAccessRepositoryhttps://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/html/Park_Is_Pseudo-Lidar_Needed_fo
chaoqinyou·2022-08-10 15:11

论文阅读：《Rethinking Pseudo-LiDAR Representation》

RethinkingPseudo-LiDARRepresentation  该论文是商汤2020年发表在ECCV上的一篇论文。2018年的CVPR论文《Pseudo-LiDARFromVisualDepthEstimation:BridgingtheGapin3DObjectDetectionforAutonomousDriving》使用视觉伪点云来进行单目3D目标检测，获得了大幅性能提升，并将性
Maples丶丶·2022-08-10 15:11

自动驾驶 2D 单目\双目\多目视觉方法 一（Pseudo-LiDAR，Mono3D，FCOS3D，PSMNet）

文章目录概述单目3D感知3D目标检测单目深度估计双目3D感知双目3D目标检测双目深度估计Pseudo-LiDAR1.核心思路总结2.要点分析Mono3DFCOS3DPSMNet概述自动驾驶中必不可少的3D场景感知。因为深度信息、目标三维尺寸等在2D感知中是无法获得的，而这些信息才是自动驾驶系统对周围环境作出正确判断的关键。想得到3D信息，最直接的方法就是采用激光雷达（LiDAR）。但是，LiDAR
大叔爱学习.·2022-08-10 15:10

Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation:

今天想分享的是CVPR2019的一项来自美国康奈尔大学的研究。他们提出了一种新的方法，称为虚拟激光雷达。能够缩小自动驾驶领域基于激光雷达和基于摄像头的3D目标检测方法之间的差距。使得摄像机代替激光雷达成为了可能。虚拟激光雷达也是现在美国自动驾驶公司特斯拉的主要推崇的技术。首先来看什么是3D目标检测。目标检测是为了定位和分类物体。3D目标检测输出物体类别及在三维空间中的长宽高、旋转角等信息可靠和鲁棒
阳阳鸭·2020-08-22 13:52

视觉深度估计的Pseudo-LiDAR：弥合自动驾驶3D对象检测中的差距（CVPR2019）

摘要3D对象检测是自动驾驶中的一项基本任务。只要从精确但昂贵的LiDAR技术中获得3D输入数据，最新技术就可以以高度准确的检测率获得优势。迄今为止，基于廉价的单目或立体图像数据的方法导致精度大大降低，而这种差距通常归因于基于图像的深度估计不佳。但是，在本文中，我们认为，造成差异最大的不是数据质量，而是其表示形式。考虑到卷积神经网络的内部工作，我们建议将基于图像的深度图转换为伪LiDAR表示-本质上
人都傻了·2020-07-06 08:16

Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Dr

项目链接：https://mileyan.github.io/pseudo_lidar/代码链接：https://github.com/mileyan/pseudo_lidar摘要3D目标检测是一个重要的任务在自动驾驶领域。最近高精度检测率技术清单中，提供3D输入数据被提供从精确但是昂贵的LiDAR（激光雷达）技术。方法基于便宜的单目或者立体图像数据，直到现在，结果全部都是低精度-一个问题比较常见
独孤九剑-风清扬·2019-07-04 20:22

Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Dr

项目链接：https://mileyan.github.io/pseudo_lidar/代码链接：https://github.com/mileyan/pseudo_lidar摘要3D目标检测是一个重要的任务在自动驾驶领域。最近高精度检测率技术清单中，提供3D输入数据被提供从精确但是昂贵的LiDAR（激光雷达）技术。方法基于便宜的单目或者立体图像数据，直到现在，结果全部都是低精度-一个问题比较常见
独孤九剑-风清扬·2019-07-04 20:22
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