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CenterPoint 在mmdetection3d中的实现

CenterPoint在mmdetection3d中的实现模型以如下配置文件为例：configs/centerpoint/centerpoint_02pillar_second_secfpn_4x8_cyclic

符号看象限_Wangerer·2023-01-18 09:41

【模型加速】PointPillars模型TensorRT加速实验(4)

接上一篇文章PointPillars模型加速实验(3)，到目前为止我们已经成功的将PointPillars网络部分的3大组件PFN,MFN和RPN分别导出了onnx。

昌山小屋·2023-01-16 16:53

Ubuntu18.04安装OpenPCDet：spconv一键安装

但是在复现PointPillars算法时遇到很多坑，特此记录一下。不建议在windows环境下测试程序，笔者自己测试下，windows总会遇到奇奇怪怪的报错。

JulyLi2019·2023-01-15 17:59

spconv版本更迭导致的Bug：AttributeError: module ‘spconv‘ has no attribute ‘SparseModule‘

最近在自学基于深度学习的点云目标检测，在github上找到个PointPillars_MultiHead_40FPS的项目。

王小菜爱学习·2023-01-14 09:39

OpenMMLab/MMDetection3D Pointpillars点云目标检测

坐标中间的转换1齐次坐标概念概念：齐次坐标就是将一个原本是n维的向量用一个n+1维向量来表示，是指一个用于投影几何里的坐标系统。引入齐次坐标的目的就是合并矩阵运算中的乘法和加法，即它提供了用矩阵运算把二维、三维甚至高维空间中的一个点集从一个坐标系变换到另一个坐标系的有效方法。2.把雷达坐标系看成世界坐标系，则世界坐标系中任意一点W，其世界坐标为：其世界齐次坐标为：又假设雷达坐标系到相机坐标系的转换

一勺汤·2023-01-12 11:23

cityscapes数据集_全景分割 UPSNet 源码分析 (1) - 数据格式

本系列文章针对的数据集是Cityscapes，后续会在Mapillaryvista街道数据集上尝试训练出一版模型。

weixin_39609527·2023-01-12 02:17

【笔记】训练神经网络时解决显存不足的办法：核常兼备，常：减少参数规模；核：减少参数大小

：GitHub-gpleiss/efficient_densenet_pytorch:Amemory-efficientimplementationofDenseNetsmodel2GitHub-mapillary

程序猿的探索之路·2023-01-10 13:37

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

使用Disentangling形式的损失函数回归2D和3D目标框

详细信息如下：论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.12365项目链接：https://research.mapillary.com/publication/MonoDIS/01

我爱计算机视觉·2023-01-06 15:19

【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的3D点云分割模型

:PointNetPointNet++PointCNNKd-NetSpiderCNNPointSIFTPointASNLPointGroupPointConvPointWebPointGNNPointPillarsPointSESAPointSNEDensePointPointSAPPointSGNPointGCNPoi

源代码杀手·2023-01-04 16:12

C++ enum类型转换为string

enum类型的值为int类型，如：enumElemName{People,Tree,Car,Text,Cave,QRcode,Pillar};，其中People的值是0，Tree的值是1，Car的值是2

欧拉雅卡·2022-12-26 21:57

智能驾驶之基于PointPillars的点云目标检测

PointPillars是最近两年出现的激光雷达三维检测算法，因为其优越的前向速度和性能,普遍被业内所认可,并被收入百度Apollo的自动驾驶汽车开源项目中.在我前面的文章中介绍PointNet时,结合过基于点云的目标检测和语义分割方法有四种

okgwf·2022-12-25 11:00

EasyPointPillars训练复现以及相关问题

目前在雷达3D检测领域中，工业中常用的方法有两种，分别为基友传统算法的欧式聚类算法以及基于深度学习的pointpillars，简单归纳一下两种常用算法的优缺点。

融合算法工程师—常飞翔·2022-12-25 03:57

深度学习模型剪枝： Pcdet-PointPillars 剪枝流程及结果

1.Pcdet-PointPillars原始模型结构网络部分包含4部分：（1）PillarVFE（2）PointPillarScatter（3）BaseBEVBackbone（4）AnchorHeadSingle

旺仔小姐·2022-12-25 03:24

【mmdetection3d】——04自定义模型

自定义模型我们通常把模型的各个组成成分分成6种类型：编码器（encoder）：包括voxellayer、voxelencoder和middleencoder等进入backbone前所使用的基于voxel的方法，如HardVFE和PointPillarsScatter

Kadima°·2022-12-25 03:49

跑通PCDet上的那些坑——复现second PV-RCNN pointpillar

1.配环境1.1安装显卡驱动、安装cuda、安装cudnn、卸载cuda需要有显卡才能装驱动。驱动是装在显卡上。装了驱动才能装cuda，装了cuda才能装cudnn。驱动安装：针对Ubuntu用户，直接在“系统设置”-->“软件更新”-->"附加驱动"中安装就好了，很省事的。建议驱动版本选择高一点的，以防后面你要cuda安装：请大家移步相关博客。注意：一定下载runfile文件，按照指示安装就好了

hughlee815·2022-12-25 03:18

[paper] lift,splat,shooting 论文浅析

目录00前言01创新点02算法细节Lift:潜在深度分布：Splat:PillarPooling（支柱池）Shoot:MotionPlanning03实验和验证Title:《Lift,Splat,Shoot

是安澜啊·2022-12-24 15:55

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

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或者Pointpillar

wolf_king_586·2022-12-22 07:07

label和velodyne数据通过mayavi在点云图上画3D标注框并可视化

公司的label和velodyne数据参考自kitti数据集格式，算法主要集成自pointpillar+second，但只做雷达数据，没有kitti中各种相机的配合，所以不需要calib文件，这时就需要通过

KianaKaslanak423·2022-12-19 23:36

【PointPillars:工业界中一种三维点云检测对象的快速编码方法】

PointPillars:工业界中一种三维点云检测对象的快速编码方法前言优势算法分析PillarsFeatureNetBackbone(2DCNN)DetectionHead(SSD)LossFunction

城市黎明的烟火·2022-12-18 13:33

【3D目标检测】PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds

目录概述细节网络结构从点云得到伪图像骨干网络检测头损失函数概述首先，本文是基于点云，但不是将点云处理成体素，而是体柱！提出动机与贡献：比较主流的一种方式就是将点云编码成体素，但是这就使得后面需要使用3D卷积进行特征提取，开销比较大（哪怕SECOND中引入了稀疏卷积，计算量还是比2D卷积大）；另外一种思路就是从俯视角度将点云数据进行处理，得到伪图片的数据，之后使用2D卷积处理，开销小了，但是得到伪图

可乐大牛·2022-12-17 12:23

中国挖掘机破碎机市场趋势报告、技术动态创新及市场预测

挖掘机破碎机市场的企业竞争态势该报告涉及的主要国际市场参与者有Indeco、AtlasCopco、Furukawa、Sandvik、Rammer、Caterpillar、Montabert、NPK、Volvo

普通网友·2022-12-16 12:40

【论文阅读】【三维目标检测】AFDet: Anchor Free One Stage 3D Object Detection

这里写自定义目录标题AFDetBackbone&NeckHeadAFDet与CenterPoint的区别heatmap的target中的高斯核半径的设置voxel或者pillar的大小设置本文也是使用anchorfree

麒麒哈尔·2022-12-15 11:00

【3D 目标检测】AFDet: Anchor Free One Stage 3D Object Detection

主要是将pointcloud映射到voxel的网格中，文章用到的映射方法为PointPillar

J.Wang_China·2022-12-15 11:53

MMdetection3d环境搭建和使用避坑记录

github.com/open-mmlab/mmdetection3d官方文档：https://mmdetection3d.readthedocs.io/本文以在MMdetection3d平台简单训练和测试pointpillars

平山村小明·2022-12-13 15:30

激光雷达物体检测（二）：点视图检测算法

PointNet++，Point-RCNN，3DSSD2.俯视图：VoxelNet，SECOND，PIXOR，AFDet3.前视图:LaserNet，RangeDet4.多视图融合：俯视图+点视图：PointPillar

anthony-36·2022-12-12 16:16

A Survey of Robust LiDAR-based 3D Object Detection Methods for Autonomous Driving（激光雷达3D目标检测方法）论文笔记

A.结构结构上可分为单阶段检测（PointPillars，3DSSD，SA-SSD，CIA-SSD和SE-SSD）和两阶段检测（PV-RCNN，PV-RCNN++和CenterPoint）。

byzy·2022-12-12 14:31

自动驾驶领域数据集

自动驾驶公开数据集1.KITTI数据集（2011年开始，之后陆续补充内容）2.BDD100K数据集（2020年公开）3.nuScenes数据集（2018-2020陆续补充更新）4.H3D-HRI-US数据集5.MapillaryVistas

Fzc_PCL·2022-12-11 17:03

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

在Arm板（NVIDIA AGX Xavier）配置深度学习环境+安装llvm/llvmlite/numba

Arm、Ubuntu18.04、JetPack4.4、Cuda10.2、Cudnn8.0.0.180内容：（1）配置conda虚拟环境（2）llvm/llvmlite/numba我主要是配置pointpillar

四处炼丹·2022-12-09 20:33

PointPillars：基于点云的快速目标检测网络

1PointPillars简介PointPillars是一个基于点云的快速目标检测网络，在配置为Inteli7CPU和1080tiGPU上的预测速度为62Hz，在无人驾驶领域中常常能够使用上它，是一个落地且应用广泛的一个

等到天蓝再看海1·2022-12-09 15:26

【三维目标检测】Pointpillars（一）

PointPillars是一种基于体素的三维目标检测算法，发表在CVPR2019《PointPillars:FastEncodersforObjectDetectionfromPointClouds》。

Coding的叶子·2022-12-09 15:23

【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

详解4D毫米波雷达数据集（VOD）Multi-class Road User Detection with 3+1D Radar in the View-of-Delft Dataset

在本文中，作者将PointPillars3D检测器应用于了3+1D雷达数据(1D指的是多普勒)。在消融实验中，作者比较了雷达高度信息

自动驾驶小学生·2022-12-09 01:17

[云服务器与docker]在mmdetection3d上跑PointPillars

因为实验室贫穷，只有一台2080ti的机子，所以一开始打算用云服务器，后面发现云服务器实在是折磨人，所以又回到实验室的2080ti机子。本文分为两部分：云服务器(失败)和实验室机子(docker部署跑通)。1.云服务器（失败可以直接跳过）云服务器好处是可以选择各种版本，尝试过后发现在python版本上必须是python3.7，python3.6和3.8都会报不同的错误。实际上最麻烦的是Sparse

Matt今年18岁·2022-12-07 23:02

pointpillars--kitti训练

1.准备数据集https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/blob/bb204696c19ded90121caea82e34fa3ff0bd131f/docs/zh_cn/datasets/kitti_det.md如果下载了数据集，建立软连接ln-s源文件目标文件如果发生错误检查一下符号链接有没有问题，进目标目录，就是有符号链接的那个目录，然后ll检查红

甜甜的闲趣·2022-12-07 23:01

mmdetection3d之pointpillar训练配置

/latest/1_exist_data_model.htmlTrain训练集路径设置需要指定自己存放数据的目录，以kitti数据集为例，需要修改kitti-3d-3class.py,hv_pointpillars_secfpnn

ywfwyht·2022-12-07 23:30

【玩转PointPillars】kitti数据集中有关标定的若干问题

传感器布局Cam0左边灰度相机Cam1右边灰度相机Cam2左边彩色相机Cam3右边彩色相机VelodynelaserscannerVelodyne64线激光雷达标定参数标定文件P0:7.070493e+0206.040814e+02007.070493e+021.805066e+020001.e+000P1:7.070493e+0206.040814e+02-3.797842e+0207.0704

昌山小屋·2022-12-07 23:26

mmdetection3d基于kitti数据集训练pointpillars模型

当mmdetection3d环境安装成功后，可看上一篇如何安装mmdetection3dmmdetection3d官网：LogAnalysis—MMDetection3D1.0.0rc1documentation1准备工作kitti数据集下载，下面是我的百度网盘里的kitti数据集，有需要的自取链接:https://pan.baidu.com/s/1QlgVfl3vBbGEfF0QCo8N6A提取

qq_46127597·2022-12-07 23:56

车道线检测数据集

包含有车道线标注的数据集如下：Mapillary：一共25k张图片，数据采集于6大洲，貌似还有付费版，下载需要提交申请TuSimple：一共72k张图片，位于高速路，天气晴朗，车道线清晰，特点是车道线以点来标注图片大小

wangzsh187·2022-12-07 18:58

openpcdet之pointpillar代码阅读——第三篇：损失函数的计算

文章目录0.检测头的设计1.损失计算的理论2.生成anchors3.GT与anchor的匹配4.box编码5.损失函数设计pointpillar相关的其它文章链接如下：【论文阅读】CVPR2019|PointPillars

非晚非晚·2022-12-06 09:02

【OpenPCDet】PointPillars模型中的角度和方向损失?

关于PointPillars模型的损失，其沿袭了SECOND的做法。在类别分类损失和box回归损失的同时还包含角度损失和方向损失。

昌山小屋·2022-12-05 00:42

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

PointPillars：工业界大量部署落地的点云目标检测算法，精度与速度上实现SOTA！

1、本文速览在自动驾驶的3d目标检测中，速度与精度一直是工业界部署追求的，但两者难以兼得，本文提出PointPillars模型正基于此，取得了速度与精度上的双重提高。

yufeng10090·2022-12-03 16:54

Pointpillars ubuntu 18.04 部署纪实

前言：废话就不多说了，记录以下，使用的工具包版本：anaconda3-5.3.0.shpointpillars连接：https://gitee.com/luogyu/second.pytorch这个仓库是从原原原

luogyu7·2022-12-03 16:51

Pointpillars 环境部署 ubuntu18.04

源码链接https://gitee.com/luogyu/liu-qingzhen_nutonomy_pointpillars原码(https://github.com/nutonomy/second.pytorch

luogyu7·2022-12-03 16:21

【玩转PointPillars】Ubuntu18.04上部署second

【我的环境】Ubuntu18.04cuda10.2cudnn8.0.3gcc8.4.0cmake3.16.8这仅仅是一次实验记录，其意义在于如果你的系统环境与我的一样，可以放心大胆地按照以下步骤成功部署。脱离上面的主要环境，则一切失败皆有可能发生。1.创建虚拟环境(base)➜~condacreate-nsecondpython=3.6(base)➜~condaactivatesecond#激活2

昌山小屋·2022-12-03 16:50

【玩转PointPillars】Ubuntu18.04上部署nutonomy/second.pytorch

【系统环境】Ubuntu18.04cuda10.2GeForceGTX1650今天部署的项目虽然名称上叫做second.pytorch，实际上是PointPillars的作者fork自SECOND项目，