代码编织梦想

一、前期准备
3D目标检测集合:https://blog.csdn.net/unbekannten/article/details/127989929

3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry
论文地址:https://arxiv.org/abs/1612.00496
代码地址:https://github.com/skhadem/3D-BoundingBox

相关连接参考:
https://blog.csdn.net/qq_38574198/article/details/114693101
https://zhuanlan.zhihu.com/p/106170250
https://blog.csdn.net/wuchaohuo724/article/details/116081473
https://blog.csdn.net/McEason/article/details/104312742
https://zhuanlan.zhihu.com/p/61592567

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/unbekannten/article/details/127992082

joint 3d proposal generation and object detection from view aggregation论文学习_qq_21696337的博客-爱代码爱编程_joint 3d proposal generation and object de- tectio

Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation(利用视角聚合进行3Dproposal生成和3D目标检测的联合执行) 作者:Jas

【双语论文】joint 3d proposal generation and object detection from view aggregation_iamrealai的博客-爱代码爱编程

Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation 利用视角聚合进行联合3D候选区域生成和目标检测

论文阅读cvpr2019——stereo r-cnn based 3d object detection for autonomous driving-爱代码爱编程

这是一篇来自DJI与港科大合作的文章,作者分别是li peiliang,陈晓智 @陈晓智(DJI,MV3D的作者)和港科大的shenshaojie老师。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1902.09738.pdf 摘要         这篇文章通过充分利用立体图像中的稀疏,密集,语义和几何信息,提出了一种用于自动驾驶的称为立体

boxcars:交通监控场景利用3dbbox进行车辆细粒度分类_abrams90的博客-爱代码爱编程_3d bounding box

BoxCars:Improving Fine-Grained Recognition of Vehicles using 3D Bounding Boxes in Traffic Surveillance Abstract 本文中我们专注于交通应用中的细粒度车辆识别研究。本文提出了一种与当前细粒度识别(自动部件识别,bilinear pooling)发

CenterNet论文学习解读-爱代码爱编程

文章目录 资源原理简介相关研究使用anchor的目标检测优势使用关键点的目标检测优势单目3D目标检测优势网络结构预备知识损失函数推理2D检测3D检测:人体姿态估计backbone代码解读创建模型resnet_dcndla34_dcn 资源 论文题目: Objects as Points 论文地址:https://arxiv.org/pdf/

【论文翻译】CenterNet: Objects as Points-爱代码爱编程

写在前面: 由于硕士课程“专业英语”需要提交英文论文翻译的论文,所以选择了最近在做的CenterNet目标检测。此文非华为出品的CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection论文题目:Objects as Points论文地址:PDF论文代码:Code环境配置:Ubuntu16.04 | Win10 目

【论文概述】AVOD (2018)-爱代码爱编程

文章目录 论文信息问题导入总体思路论文效果总结 论文信息 题目:Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation 论文链接 代码链接 问题导入 类似于 F-PointNet, 本文想要将成熟的 2D 检测器相关技术迁移到 3D 检测上,作者认

3D目标检测论文汇总-爱代码爱编程

https://zhuanlan.zhihu.com/p/97397273 目标检测最新进展总结与展望 2019 一、单目图像下的3D目标检测 从单幅图像到双目立体视觉的3D目标检测算法 1.1谷歌最新论文:从图像中进行3-D目标检测 “MobilePose: Real-Time Pose Estimation for Unseen Objects

GS3D 论文解读-爱代码爱编程

GS3D是来自2019年CVPR上的一篇单目3D检测的文章《An Efficient 3D Object Detection Framework for Autonomous Driving》 文章链接:https://arxiv.org/pdf/1903.10955.pdf 核心思想: 本方法先计算2D检测结果,通过一些先验知识结合学习算法计算

Deep3DBox论文解读-爱代码爱编程

Deep3DBox是早期的一篇来自于CVPR上经典的单目3D检测的文章《3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry》 文章链接:CSDL | IEEE Computer Society 核心思想: 首先使用深度神经网络回归出相对稳定的3D目标的特性,再利用估计出来的3D特

论文阅读笔记 之 GS3D-爱代码爱编程

论文:GS3D An Efficient 3D Object Detection Framework for Autonomous Driving GS3D 目录 解决问题文章主要贡献问题定义总体流程具体内容一、2D边框检测与方向预测(2D+O subnet)二、Guidance生成2.1 Guidance尺寸估计2.2 Guidance 坐标估计

论文翻译:CenterNet:Objects as Points-爱代码爱编程

    摘要:     检测将物体识别为图像中与轴对齐的框。大多数成功的对象探测器列举了一个几乎详尽的潜在对象位置列表,并对每个对象进行分类。这是浪费,效率低下,并且需要额外的后处理。在本文中,我们采取了一种不同的方法。我们将一个对象定为一个单点-它的边界框的中心点。我们的检测器使用关键点估计来寻找中心点,并回归到所有其他对

3D单目(mono 3D)目标检测算法综述-爱代码爱编程

layout: post title: 3D单目(mono 3D)目标检测算法综述 date: 2021-01-22 22:08:39.000000000 +09:00 categories: [算法篇] tags: [CV, 3D, 综述] 欢迎访问个人博客,包含相关论文介绍: Tag-3D 前言算法调研(相对完善)2D升3D问题 表达形式(R

论文阅读瞎记(五) CenterNet: Objects as Points 2019-爱代码爱编程

deformable convolution 可变卷积具体操作 概要 在图片中检测识别物体作为轴对齐(axis-aligned)的bbox。大多数成功的检测器枚举了临近的潜在物体位置列表并且对其进行分类。这是浪费,不高效并且需要额外的后处理的。这篇文章中作者使用了不同的方法。作者将每一个物体建模为一个点(也就是物体的中心点)作者的检测器使用了关键点估计

3d object detection for autonomous driving: a survey论文阅读笔记_byzy的博客-爱代码爱编程

原文链接:https://arxiv.org/pdf/2106.10823.pdf II.传感器         分为被动传感器(如摄像机)和主动传感器(如激光雷达)。优缺点如下: 传感器 优点 缺点 单目摄像机 提供色彩和纹理信息 成本低 对光照条件敏感 不提供深度信息; 立体摄像机 提供深度信息 计算复杂;视野有限 激光雷

单目 3d 目标检测——smoke_smoke算法-爱代码爱编程

😸SMOKE 主要工作: 提出一种端到端的单目 3D 目标检测的方法,该方法具有较为简洁的网络结构提供一种多步解缠(multi-step disentanglement)的方法,从而提高 3D 参数的收敛性以及检测