pointpillars

激光雷达3D目标检测模型调研

基于激光雷达点云的3D目标检测主要基于视图、基于体素、基于Pillar、基于点和基于点-体素方法，目前使用目标检测算法PointPillars，由于推理速度快，移植方便，广泛应用于工业界，但PointPillars
奔袭的算法工程师·2024-01-25 17:11

基于MMDet3D的pointpillars和centernet推理（mmdet3d v1.0 rc）

学习文档安装环境方法一方法二（我没用）验证通过点云样例程序来验证数据预处理KITTI数据集预处理NuScenes数据集预处理使用已有模型在标准数据集上进行推理和训练在标准数据集上训练预定义模型在KITTI数据集上训练pointpillars
一只糊涂虫儿·2024-01-06 13:24

LiDAR R-CNN: An Efficient and Universal 3D Object Detector

性能优于PV-RCNN和PointPillars好久没有看新的文章了，提醒自己每周都要有所进步，常常关注文章。
江江江江枫渔火·2024-01-04 14:45

MMDetection3D :openmmlab环境搭建及模拟kitti数据集跑pointpillars模型

点云训练—openmmlab环境搭建及模拟kitti数据集跑pointpillars模型1环境搭建在我的linux服务器上，基于ubuntu20.04参见：开始你的第一步—MMDetection3D1.3.0
爱吃油淋鸡的莫何·2023-12-15 00:16

论文解读--PointPillars- Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds

PointPillars--点云目标检测的快速编码器摘要点云中的物体检测是许多机器人应用(如自动驾驶)的重要方面。在本文中，我们考虑将点云编码为适合下游检测流程的格式的问题。
奔袭的算法工程师·2023-12-05 09:40

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

[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

MMDetection3D使用学习(mmdet v1.1 rc)

文章目录前言MMDetection3D介绍及安装使用MMDet3D的安装和依赖使用MMDet3D预训练模型在点云和图像数据上推理second模型测试pointpillars模型测试centerpoint
一只糊涂虫儿·2023-10-23 06:25

[论文阅读]PointPillars——点云目标检测的快速编码器

PointPillars点云目标检测的快速编码器论文网址：PointPillars摘要基于激光雷达点云的物体检测是自动驾驶和机器人应用的一个重要方面。本文考虑将点云编码成适合下游检测任务的格式问题。
一朵小红花HH·2023-10-14 08:06

点云目标检测——pointpillars环境配置与训练

点云目标检测——pointpillars环境配置与训练(二十五)实践出真知——OpenPCDet制作pointpillars自定义数据集-知乎基于深度学习的高铁周界入侵监测方法研究-中国知网基于点云数据的三维目标检测技术研究进展
。 7.·2023-10-14 07:54

安装OpenPCDet跑通PointPillars

前言刚开始接触OpenPCDet这个库，配置环境好久都不成功，后面看到这篇博文【OpenPCDet】Kitti数据集下训练PointPillars并评估&可视化给我提供了思路，本文主要记录一下安装过程中出现的错误环境
~山有木兮·2023-10-03 17:23

20分钟彻底理解【Pointpillars论文】，妥妥的！

PointPillars:FastEncodersforObjectDetectionfromPointCloudsPointPillars：快就对了摘要（可跳过）：这帮人提出了PointPillars
jilinLee·2023-09-29 05:55

pointpillars训练的输出信息

pythontrain.py--cfg_filecfgs/kitti_models/pointpillar.yaml2023-09-2520:24:53,508INFO**********************Startlogging**********************2023-09-2520:24:53,508INFOCUDA_VISIBLE_DEVICES=ALL2023-09-25
FYY2LHH·2023-09-27 06:53

关于融合项目点云pointpillars检测不显示三维检测框问题的解决

这个问题主要还是launch文件中出现了一些偏差。launch文件的第26行这里原先是0.6，在检测kitti的时候是0.6，由于kitti是64线激光雷达，我个人用的是16线激光雷达，所以把0.6降到了0.2.出现了三维检测框，问题解决
FYY2LHH·2023-09-27 06:52

PointPillar比较好的代码收集

https://github.com/SmallMunich/nutonomy_pointpillars/blob/master/second/pytorch/models/pointpillars.py
联系丝信·2023-08-16 05:34

融合的pointpillars.detect代码注释

#!/usr/bin/envpython3#指定Python解释器的路径#导入必要的库和模块importrospy#导入ROS的Python库fromsensor_msgs.msgimportPointCloud2#导入ROS的PointCloud2消息类型importsensor_msgs.point_cloud2aspc2#导入PointCloud2相关函数库fromstd_msgs.msgi
FYY2LHH·2023-08-15 17:46

pointpillars在2D CNN引入自适应注意力机制

在给定的代码中，您想要引入自适应注意力机制。自适应注意力机制通常用于增强模型的感受野，从而帮助模型更好地捕捉特征之间的关系。在这里，我将展示如何在您的代码中引入自适应注意力机制，并提供详细的解释。首先，让我们导入自适应注意力机制的相关模块。假设您已经有了实现自适应注意力的模块，我们将其命名为AdaptiveAttention。importtorchimporttorch.nnasnnfrompcd
FYY2LHH·2023-08-15 17:46

pointpillars怎么查看tensorboard

在PointPillars中使用TensorBoard来可视化训练过程和模型性能是很常见的做法。
FYY2LHH·2023-08-15 17:16

PointPillars点云编码器代码运行过程中的问题及解决

PointPillars:点云编码器，编码特征可以与任何标准的2D卷积检测架构一起使用。任务是目标检测。来自于CVPR2019。
古古月月·2023-08-04 00:03

pointpillars改进意见

以下是针对上述提到的PointPillars轻量化的第一步和第二步在代码层面的具体实现。
FYY2LHH·2023-08-03 07:17

pointpillars的demo过程记录

1、进入ppcondaactivatepp2、cd到/home/fyy/OpenPCDet-master/tools打开终端pythondemo.py--cfg_filecfgs/kitti_models/pointpillar.yaml--ckpt/home/fyy/OpenPCDet-master/pointpillar_7728\\(1\).pth--data000009.bin直接就可以d
FYY2LHH·2023-08-03 07:16

代码阅读记录(9)—NEW pointpillars

GitHub-zhulf0804/PointPillars：ASimplePointPillarsPyTorchImplenmentationfor3DLidar（KITTI）Detection.train.py
南徐炼丹大师·2023-07-23 21:45

代码阅读记录(4)—pointpillars

train.py#evalexample[0:'voxels',1:'num_points',2:'coordinates',3:'rect'#4:'Trv2c',5:'P2',6:'anchors',7:'anchors_mask'#8:'image_idx',9:'image_shape']0:'voxels'：体素信息，包括体素坐标、体素特征等。1:'num_points'：每个体素中包含的
南徐炼丹大师·2023-06-13 05:12

【模型加速】PointPillars模型TensorRT加速实验(6)

在【模型加速】PointPillars模型TensorRT加速实验(5)文末给出的实验结果表明，当前针对PFN的TensorRT的加速方案是有缺陷的，相比直接使用PytorchGPU推理非但没有达到理想的加速效果
昌山小屋·2023-04-21 06:21

3D目标检测--PointPillars论文和OpenPCDet代码解读

文章目录1.论文动机2.PointPillars概述3.PointPillars模型3.1PillarFeatureNet3.1.1PillarFeatureNet模块理论解析3.1.2PillarFeatureNet
臭皮匠-hfW·2023-04-18 18:01

ImportError: cannot import name ‘descriptor‘

(pointpillars)wzq@wzq-Precision-7920-Tower:~/second.pytorch-master/second$python.
wang1zhong1quan·2023-04-03 23:40

PointPillar 3D目标检测模型详解

一、参考资料pointpillars论文pointpillars论文PointPillars-gitbook_docs使用NVIDIACUDA-Pointpillars检测点云中的对象3D点云(Lidar
花花少年·2023-03-13 07:08

pointpillars

PointPillars论文解析和OpenPCDet代码解析_NNNNNathan的博客-CSDN博客_pointpillars代码CVPR2021|CenterPoint：基于点云数据的3D目标检测与跟踪
Bruce_0712·2023-02-03 18:39

pointpillars 复现

pointpillars参考：https://www.dazhuanlan.com/2019/12/26/5e043fad59593/第3.3步生成pkl修改按照官网文档改pythoncreate_data.pycreate_kitti_info_file
BLACKVEIL·2023-02-03 02:37

PointPillars复现问题小结

项目地址：https://github.com/traveller59/second.pytorch由于pointpillar是在second的基础上改动的，所以直接用second项目，只不过在训练和测试时参数文件不一样。1、首先安装pytorch，使用anaconda新建一个环境，百度搜索pytorch，从官网选择cuda，直接有安装命令，即可安装pytorch。pytorch支持cuda10.
biubiu1号·2023-02-03 02:04

使用 NVIDIA CUDA-Pointpillars 检测点云中的对象

使用NVIDIACUDA-Pointpillars检测点云中的对象文章目录使用NVIDIACUDA-Pointpillars检测点云中的对象什么是CUDA-Pointpillars基础预处理预处理TensorRT
扫地的小何尚·2023-02-03 02:34

PointPillars-＞ONNX-＞TensorRT加速学习记录

PointPillars->ONNX->TensorRT加速学习记录【模型加速】PointPillars模型TensorRT加速实验(1)【模型加速】PointPillars模型TensorRT加速实验
Kadima°·2023-02-03 02:34

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

second/pointpillars配制记录

second/pointpillars配置记录一、环境配置系统是ubuntu18.04显卡是2080Ticuda版本为10.0cudnn版本为7.3.1python版本为3.7.3pytorch版本为1.3spconv
CHD-Sun·2023-02-03 02:03

PointPillars 学习笔记

《PointPillars:FastEncodersforObjectDetectionfromPointClouds》CVPR2019用于点云目标检测的快速编码器文章目录前言一、KeyPoints二、
THE@JOKER·2023-02-03 02:33

【模型加速】CUDA-Pointpillars项目解读(3)

后处理接上篇【模型加速】CUDA-Pointpillars项目解读(2)，就PointPillars而言神经网络部分的耗时相对较少，时间消耗主要在后处理部分。
昌山小屋·2023-02-03 02:32

【模型加速】CUDA-Pointpillars项目解读(2)

用于TensorRT的ONNX模型接上篇【模型加速】CUDA-Pointpillars项目解读(1)，预处理之后输出pillarpointsbev特征图以及pillarcoords。
昌山小屋·2023-02-03 02:02

【模型加速】CUDA-Pointpillars项目解读(1)

本文主要是在官方给出的技术博客使用NVIDIACUDA-Pointpillars检测点云中的对象的基础上结合自己的使用体验做一些扩展说明。
昌山小屋·2023-02-03 02:31

激光点云3D目标检测算法之PointPillars

前言《PointPillars:FastEncodersforObjectDetectionfromPointClouds》是一篇发表在CVPR2019上关于激光点云3D目标检测的文章，其中提出了一种新的点云编码方法用于给
DeepDriving·2023-01-18 09:05

【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

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

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

【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

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
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