KITTI Pointpillars 3D目标检测结果解释

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#深度学习 #计算机视觉 #3d

本文介绍使用PointPillars模型在KITTI数据集上进行3D目标检测的方法，并详细解读了KITTI官方评估指标，包括2D、BEV、3D及AOS等指标的含义及其计算方式。

KITTI Pointpillars 3D目标检测结果解释

举例
这是在Openpcdet点云目标检测库下训练pointpillars的一部分输出结果
output

绿色框表示类别，如图这是Car类。包括Car、pedestrian、Cyclist三类目标。

黄色框表示KITTI官方的四种目标检测评估指标，即bbox(2D),bev,3d,aos。
【以下为Pointpillars原论文中对结果的解释】

All detection results are measured using the official KITTI evaluation detection metrics
which are: bird’s eye view (BEV), 3D, 2D, and average orientation similarity (AOS)

红色框表示精确度（AP）。在输出结果中还存在一个AP_R40，查看相关代码。可以看到AP和AP_R40,是两种不同计算方式下的精确度。

def get_mAP(prec):
    sums =
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端到端的3D点云目标检测：Complex-YOLO（一）———KITTI数据集解析
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博主最近一直都在看3D点云目标检测，且有一个可视化课设要结，还有一个CV课设，太酸爽了。 搜了一些paper，发现3D点云目标检测论文都不带公开源码的，GitHub上找项目配置来配置去总是会报一系列的错误，比如我上一个博客想要把CenterPoint跑起来，结果夭折了，配了半天（且把办公室的电脑重装了n遍系统），最终还是放弃了，毕竟玩不懂nuScenes数据集。 BUT!!! 带YOLO字眼的检测项目简直就是正道的光啊！！而且KITTI数据集明显更容易分析~ 那就开始我们的3D点云检测之旅吧。 文章目录.
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