VoxelNet

21、LiDAR-LLM: Exploring the Potential of Large Language Models for 3D LiDAR Understanding

实现流程 给定LiDAR输入L∈Rn×3L\in\R^{n\times3}L∈Rn×3，n是点的数量，使用VoxelNet获取LiDARFeature，考虑到计算成本，沿
C--G·2024-01-15 15:20

多传感器融合SLAM论文调研

感知任务物体识别：《Pointnet:Deeplearningonpointsetsfor3dclassificationandsegmentation》《Voxelnet:End-to-endlearningforpointcloudbased3dobjectdetection
dueen1123·2023-12-05 06:27

VoxelNet

background雷达提供深度信息，可以精确定位物体并且表征形象，但是由于点云是稀疏并且3D空间的sampling是不均匀的，因此点云具有高度可变的点密度。由此部分方式采用了手工特征，并且将点云投射到透视视图，或者将点云珊格化为3D体素网格，并且利用手工制作的特征对体素进行编码VoxelPart：3D空间均分为等间距体素空间坐标zyx轴→DHW定义每个体素VDVHVW体素网格大小D’=D/VD…
不好～·2023-11-29 17:29

3D目标检测VoexlNet

3D目标检测VoexlNet模型构建博客参考：论文阅读：VoxelNet（3D-detection）+代码复现_手写代码3ddetection_Little_sky_jty的博客-CSDN博客Voxelnet
'十月'·2023-11-29 17:24

基于VoxelNet的三维目标检测算法实现

基于VoxelNet的三维目标检测算法实现引言：三维目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，它在自动驾驶、机器人导航以及增强现实等领域发挥着关键作用。
CodeByte·2023-11-29 17:19

基于激光雷达点云的 3D 目标检测技术综述

数据来源以及数据集1.1数据来源1.2数据集（1）KITTI：(2)nuScenes:(3)WaymoOpenDataset:2.基于点云的3D目标检测方法2.1单阶段检测算法（1）基于体素的方法a.VoxelNet
不会飞的BIRd·2023-11-28 20:48

Center-based 3D Object Detection and Tracking 论文阅读笔记

总结文章提供了一种双阶段的3D目标检测算法，第一阶段利用PointPillars或VoxelNet作为骨干网络对点云进行编码与特征提取，之后生
Glingli·2023-11-07 23:01

激光雷达物体检测（三）：俯视图检测算法

一、VoxelNet1.特征学习网络(featurelearningnatwork)Group&Sampling:每个网格内部随机采样固定数目的点，不足的则重复VoxelFeatureEncoding(
anthony-36·2023-10-29 01:28

【阅读和学习代码】VoxelNet

文章目录将点特征转换为voxel特征稀疏张量到稠密张量，反向索引参考博客将点特征转换为voxel特征https://github.com/skyhehe123/VoxelNet-pytorch/blob
联系丝信·2023-10-28 07:05

[论文阅读]centerpoint——基于Center的三维目标检测与跟踪

centerpoint基于Center的三维目标检测和跟踪论文网址：centerpointcenterpoint前向传播过程1.输入:点云数据P2.经过3D编码器(如VoxelNet或者PointPillars
一朵小红花HH·2023-10-27 19:39

【CVPR 2023】DSVT: Dynamic Sparse Voxel Transformer with Rotated Sets

文章目录开场白效果意图重点VoxelNet:End-to-EndLearningforPointCloudBased3DObjectDetectionX-AxisDSVTLayerY-AxisDSVTLayerDynamicSparseWindowAttentionDynamicsetpartitionRotatedsetattentionforintra-windowfeaturepropaga
_cv_·2023-10-01 17:08

SECOND：Sparsely Embedded Convolutional Detection

VoxelNet：首先将点云数据分组成体素，然后在将体素转换成密集的3D张量用于区域提议网络（RPN）之前，逐体素应用线性网络。
飞大圣·2023-09-08 04:13

【三维目标检测】VoxelNet（一）：crop.py详解

接下来将详细介绍VoxelNet三维点云目标检测模型，将参考Github上的源码进行介绍，Github地址为https://github.com/skyhehe123/Vox
Coding的叶子·2023-08-30 04:21

VoxelNet论文解读和代码解析

目录一、论文动机二、论文方法三、网络结构1.FeatureLearningNetwork2.中间卷积层(Convolutionmiddlelayers)3.RPN层四、损失函数及其余创新点4.1损失函数4.2点云的数据增强4.3高效实现堆叠VFE五、代码阅读六、Reference论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.06396代码地址：GitHub-RPFey/voxel
CVplayer111·2023-07-23 08:26

VoxelNet：End_to_End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection 论文学习与解读

写给读者文章的内容主要是我个人在学习论文的过程中按模块对论文进行了粗略的翻译并且加入了一定的理解，其中对于一些我不太了解的额外知识进行了一个补充，欢迎大家指正。IntroductionLiDAR（激光雷达）获取到的点云数据存在存在很高的随机点密度，这是由非均匀的3D空间采样，对一系列有效的传感器的遮盖和相关的动作。为了解决解决这个问题，很多方法采用人为手工制作点云的特征表现来用于3D物体识别。然而
健身的程序猿·2023-07-23 08:26

论文解读｜VoxelNet:基于点云的3D物体检测的端到端学习

原创|文BFT机器人01摘要论文提出了表述了一个新的基于点云的3D检测方法，名为VoxelNet，该方法是一个端到端可训练的深度学习架构，利用了稀疏点云的结构特性，直接在稀疏的3D点上进行操作，并通过高效的并行处理体素网格来获得性能的提升
BFT白芙堂·2023-07-23 08:25

MVX-Net Multimodal VoxelNet for 3D Object Detection 论文学习

论文链接：MVX-NetMultimodalVoxelNetfor3DObjectDetection1.解决了什么问题？2D目标检测取得了显著成效，但由于输入模态的本质区别，CNN无法直接应用在3D检测任务。LiDAR能准确地定位到3D空间的物体，基于LiDAR数据的检测方法通常优于2D方法。一些方法将3D点云转换为特征表示，如BEVmaps，然后用2D-CNN方法来做检测和分类。但这些方法对于点
calvinpaean·2023-07-19 13:41

3D目标检测概要及VoxelNet论文和代码解读（1）--Pillar VFE

目标检测概述纯点云数据根据输入表征分类3D目标检测流程OpenPCDet3D目标检测框架模块化模型拓扑设计PCDet主要模块作用Backbone3DBackbone2DDenseHeadRoIHeadVoxelNet算法解读VoxelNet
臭皮匠-hfW·2023-04-18 18:36

3D目标检测概要及VoxelNet论文和代码解读（0）--Pillarization

文章目录一、论文动机二、论文方法三、网络结构1.FeatureLearningNetwork1.1Voxel划分1.2Grouping（将每个点分配给对应的Voxel）和Sampling（voxel中点云的采样）1.3VFE堆叠1.4稀疏特征表示2.中间卷积层(Convolutionmiddlelayers)3.RPN层3.1RPN层设计3.2anchor的参数设计四、损失函数及其余创新点4.1损
臭皮匠-hfW·2023-04-18 18:36

np.unique()函数及其应用(VoxelNet)

用于从lidar点云生成无重复的体素对于一维数组或者列表，去除其中重复的元素，并由小到大返回返回新数组或列表；numpy.unique(arr,return_index,return_inverse,return_counts)arr：输入数组，如果不是一维数组则会展开return_index：如果为true，返回新列表元素在旧列表中的位置（下标），并以列表形式存储。return_inverse：
naca yu·2023-03-31 23:30

Voxelnet 代码复现

https://github.com/qianguih/voxelnet文件所在位置~/work/object_detection/0,安装好环境condaactivatemv3d2condainstallnumbapipinstalleasydictpythonsetup.pyinstall1
SIATdog·2023-02-05 01:49

自动驾驶感知——激光雷达物体检测算法

激光雷达物体检测算法1.3.1点视图1.3.1.1PointNet1.3.1.2PointNet++1.3.1.3Point-RCNN1.3.1.43D-SSD1.3.1.5总结和对比1.3.2俯视图1.3.2.1VoxelNet1.3.2.2SECOND1.3.2.3PIXOR1.3.2.4AFDet1.3.2.5
yuan〇·2023-02-03 07:07

VoxelNet-＞SECOND-＞PointPillars

VoxelNet->SECOND->PointPillars相比于图像，激光点云数据是3D的，且有稀疏性，所以对点云的前期编码预处理尤其重要，目前大多数算法都是在鸟瞰图下进行点云物体检测，由此对点云的编码预处理主要有两大类方法
THE@JOKER·2023-02-03 02:03

【三维目标检测】Second 模型 （一）

Second算法采用了几乎与Voxelnet三维目标检测算法完全一致的设计思路，主要差异表现在将VoxelnetCML（ConvolutionalMiddleLayer）卷积提取特征层改为采用三维稀疏卷积进行特征提取
Coding的叶子·2023-01-18 09:33

Second 算法目标检测

SECONDSparselyEmbeddedConvolutionalDetection稀疏嵌入卷积检测动机考虑到VoxelNet论文在运算过程中运算量较大，且速度不佳。
leo136d·2023-01-18 09:56

代码复现：voxelnet_pytorch版本（3D-detection）

申明：本篇博客是在voxelnet_tensorflow版本代码复现的过程中并不理想，经常导致内存泄漏死机，无法正常训练，在使用各种办法之后终于找到了voxelnet_pytorch版本的代码来进行复现
华青水上·2023-01-13 00:37

voxelnet_pytorch复现

安装cuda+cudnn深度学习装机详细教程-ubuntu16.04下安装cuda9.0+nvidia-384+cudnn7.1.4+tensorflow1.9。检测cudnn是否安装成功安装Anacondaanaconda下载地址安装anaconda卸载anacondavoxelnet-pytorch复现主要参考这个0为了避免意外先重装了ubuntu1换源sudogedit/etc/apt/so
梦醒时分1218·2023-01-13 00:36

Center-based 3D Object Detection and Tracking（基于中心的3D目标检测和跟踪 / CenterPoint）论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.11275.pdf1引言CenterPoint先使用基于激光雷达的主干网络如VoxelNet或PointPillars，压缩为BEV后，使用基于图像的关键点检测器寻找物体中心
byzy·2023-01-10 10:55

[论文阅读] Center-based 3D Object Detection andTracking-CenterPoint

TODOListpaper原论文的链接code:源代码链接readpaper-含笔记:readpaper.com上的论文阅读及笔记1.主要思想通过什么方式，解决了什么问题本文主要是两阶段的网络，首先在voxelNet
wolf_king_586·2022-12-22 07:07

点云 3D 目标检测 - VoxelNet（CVPR 2018）

点云3D目标检测-VoxelNet（CVPR2018）摘要1.引言1.1相关工作1.2贡献2.VoxelNet2.1VoxelNet架构2.1.1特征学习网络2.1.2卷积中层2.1.3区域提案网络2.2
77wpa·2022-12-18 16:15

激光雷达物体检测（二）：点视图检测算法

综述：1.点视图：PointNet/PointNet++，Point-RCNN，3DSSD2.俯视图：VoxelNet，SECOND，PIXOR，AFDet3.前视图:LaserNet，RangeDet4
anthony-36·2022-12-12 16:16

【3D目标检测/跟踪】Center-based 3D Object Detection and Tracking阅读笔记（2021）

单阶段CenterPoint主干网络用VoxelNet或PointPillar,输出的特征图加一个2D卷
蓝田生玉123·2022-12-09 15:20

CenterPoint|Center-based 3D Object Detection and Tracking阅读笔记

所以提出了用二阶段的3d检测器CenterPoint，第一阶段CenterPoint提供了两种主干网实现方式，分别为VoxelNet和Po
Rolandxxx·2022-12-09 15:44

代码复现： VoxelNet论文和代码解析 pytorch版本

上一篇翻译并简单理解了VoxelNet的论文。趁热打铁，跑通模型，研读代码。具体每个文件和训练代码的解读到这里代码来自GitHub上的pytorch版本，感谢大佬。
jilinLee·2022-12-06 14:16

【3D目标检测】论文整理

目录概述整理结果基于图像的基于2D特征做的基于3D特征做的基于点云的基于原始点云的PointNetPointNet++基于体素的VoxelNet基于图像和点云融合的串行融合的并行融合的概述本文将我所学习过的
可乐大牛·2022-12-03 18:42

论文阅读|点云3D目标检测之PointPillars

源码：https://github.com/nutonomy/second.pytorchPointPillars是对VoxelNet的改进，将VoxelNet中体素z轴的离散单位变成了整个z轴——柱，
yanghaoplus·2022-12-03 16:55

【学习笔记】VoxelNet

paper，code1.1VOXEL设置Voxelization参数（每个voxel可以存放点的个数max_points_number，voxel长宽高的大小W,H,L）对依次每一个点，根据其对应的坐标（x,y,z）得到该点在voxel的索引。根据索引判断该voxel中是否已经存在max_points_number个点，如果存在，则将该点直接丢弃，如果不满足，则将该点加入到该voxel中。计算vo
蓝鲸鱼BlueWhale·2022-12-03 02:39

VoxelNet的简单理解

在阅读文章的时候借鉴了以下链接的博文：VoxelNet:基于点云的三维空间信息逐层次学习网络[论文笔记]VoxelNet:End-to-EndLearningforPointCloudBased3DObjectDetection
czy的·2022-12-03 02:09

【三维目标检测】VoxelNet（三）：模型详解

前两节详细介绍了VoxelNet的数据处理部分，本节主要介绍VoxelNet详细的模型结构及其损失函数。
Coding的叶子·2022-12-03 02:08

VoxelNet 学习笔记

VoxelNet论文理解预处理(preprocess)(KITTI)投影对称（相机、点云坐标不同）计算投影矩阵点云投影到图像?
RRRRRRian·2022-12-03 02:38

VoxelNet深入解读

论文：VoxelNet:End-to-EndLearningforPointCloudBased3DObjectDetection代码：0介绍在基于激光雷达点云的3D检测方法中，有两类常见的算法，一种是
leo0308·2022-12-03 02:38

VoxelNet---端到端的3D目标检测

VoxelNet:基于体素的端到端目标检测背景分析体素算法分析特征学习网络（Featurelearningnetwork）体素分块（VoxelPartition）点云分组（Grouping）随机采样（RandomSampling
城市黎明的烟火·2022-12-03 02:38

voxelnet折腾史

1.安装Pythonvoxelnet要求Python3.5+，所以使用Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh安装Python3.6wgethttps://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh./Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh2.安装tensorflowvoxelne
刀么克瑟拉莫·2022-12-03 02:38

苹果最新机器学习论文：使用VoxelNet进行3D物体检测

原文来源：arXiv作者：YinZhou、OncelTuzel「雷克世界」编译：嗯~阿童木呀多啦A亮现如今，3D点云（3Dpointclouds）中的精确目标检测是许多应用中的核心问题，例如自主导航（autonomousnavigation）、家用机器人以及增强/虚拟现实等。为了将一个高度稀疏的激光点云（LiDARpointcloud）与候选区域生成网络（RPN）联系起来，当下的大多数努力都是专注
雷克世界·2022-12-03 02:08

【VoxelNet —— 体素网络】

VoxelNet:基于体素的端到端目标检测体素VoxelNet的框架：一.特征学习网络（Featurelearningnetwork）1.1体素分块（VoxelPartition）1.2点云分组（Grouping
fyc300·2022-12-03 02:08

论文阅读笔记 | 三维目标检测——VoxelNet算法

文章目录1.背景2.网络结构2.1体素特征表示2.2卷积特征提取2.3RPN网络3.实验结果paper：《VoxelNet:End-to-EndLearningforPointCloudBased3DObjectDetection
Clichong·2022-12-03 02:07

代码复现： VoxelNet论文和代码解析 pytorch版本（一） train.py

本节主要介绍VoxelNet的训练主体部分，其余部分请参考这里其实目前大多数3D目标检测算法的网络结构和数据处理，特别是基于KITTI的三维目标检测，都可以参考这些处理方式，具有一定的通用性。
jilinLee·2022-12-01 18:46

代码复现： VoxelNet论文和代码解析 pytorch版本（二） Dataloader.py

本节主要介绍VoxelNetVoxelNetVoxelNet的数据处理部分，整体训练和论文解读请移步这里。其他三维目标检测算法的数据处理，特别是基于KITTI的三维目标检测，都可以参考这些处理方式，具有一定的通用性。先上整体代码，大致思路：载入KITTI的4个数据集：分割好的点云数据crop、前置相机数据image_3、相机到点云的坐标转换矩阵calib、点云的标注文件label_2通过xrang
jilinLee·2022-12-01 18:46

SECOND笔记

1.背景SECOND:SparselyEmbeddedConvolutionalDetection在VoxelNet的基础上对其3DCNN的部分改进，引入稀疏卷积。
�UNICORN·2022-11-27 10:08

论文阅读笔记 | 三维目标检测——SECOND算法

2.13dBackbone2.2LossCompute2.3DataAugment3.实验结果paper：《SECOND:SparselyEmbeddedConvolutionalDetection》1.背景鉴于VoxelNet
Clichong·2022-11-27 09:05
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