3d transform

本文详细介绍了三维空间中平移、缩放及旋转的基本变换矩阵,并分别给出了右手坐标系与左手坐标系下的具体数学表达形式。通过这些变换矩阵,可以实现三维图形的位置调整、大小改变以及方向旋转。



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Translation:
        (1  0  0  0)
    T = (0  1  0  0)
        (0  0  1  0)
        (Tx Ty Tz 1)
    [x' y' z' 1] = [x y z 1].T

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Scaling:
        (Sx 0  0  0)
    S = (0  Sy 0  0)
        (0  0  Sz 0)
        (0  0  0  1)
    [x' y' z' 1] = [x y z 1].S

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Rotation_Right Hand Coordinate:

    by x axis:
                (1   0     0    0)
        Rx(q) = (0  cosq -sinq  0)
                (0  sinq  cosq  0)
                (0   0    0     1)
        [x' y' z' 1] = [x y z 1].Rx(q)

        x' = x
        y' = z*sinq + y*cosq
        z' = z*cosq -y*sinq

    by y axis:
                (cosq  0  sinq   0)
        Ry(q) = (0     1   0     0)
                (-sinq 0  cosq   0)
                (0     0   0     1)
        [x' y' z' 1] = [x y z 1].Ry(q)

        x' = x*sinq + z*cosq
        y' = y
        z' = x*cosq - z*sinq

    by z axis:
                (cosq -sinq  0  0)
        Rz(q) = (sinq  cosq  0  0)
                (0      0    1  0)
                (0      0    0  1)
        [x' y' z' 1] = [x y z 1].Rz(q)
     
        x' = y*sinq + x*cosq
        y' = y*cosq - x*sinq
        z' = z

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Rotation_Left Hand Coordinate

    by x axis:
                (1   0     0    0)
        Rx(q) = (0  cosq  sinq  0)
                (0 -sinq  cosq  0)
                (0   0     0    1)
        [x' y' z' 1] = [x y z 1].Rx(q)

        x' = x
        y' = y*cosq - z*sinq
        z' = y*sinq + z*cosq

    by y axis:
                (cosq  0 -sinq  0)
        Ry(q) = (0     1   0    0)
                (sinq  0 cosq   0)
                (0     0   0    1)
        [x' y' z' 1] = [x y z 1].Ry(q)

        x' = z*sinq + x*cosq
        y' = y
        z' = z*cosq - x*sinq


    by z axis:
                (cosq  sinq  0  0)
        Rz(q) = (-sinq cosq  0  0)
                (0      0    1  0)
                (0      0    0  1)
        [x' y' z' 1] = [x y z 1].Rz(q)

        x' = x*cosq - y*sinq
        y' = x*sinq + y*cosq
        z' = z

<think>好的,用户遇到了DETR3D中与transform相关的错误,需要帮助解决。首先,我需要回想DETR3D的架构和常见的transform错误。DETR3D是一个基于Transformer的3D目标检测模型,结合了图像特征和3D空间变换。常见的transform错误可能涉及坐标转换、矩阵操作或数据维度不匹配。 接下来,用户提到的引用[1]中的关键词可能与资源管理或性能问题有关,比如“interference”(干扰)、“deteriorate”(恶化)、“scarcity”(不足)、“inferior”(低劣)、“resort”(诉诸),这可能提示在训练或数据处理阶段存在资源不足或方法上的妥协,导致错误。 可能的解决方向包括检查数据预处理中的坐标变换是否正确,尤其是3D到2D的投影矩阵;验证矩阵乘法中的维度是否对齐;检查Transformer层的参数设置,比如注意力头的数量或位置编码;以及确保在跨设备或框架(如PyTorch)操作时的张量类型一致。 此外,用户可能需要查看官方文档或GitHub issues是否有类似问题,并确认环境依赖的版本是否兼容。还可以建议调试步骤,如打印中间张量的形状和值,定位错误发生的具体模块。 最后,生成相关问题时应围绕DETR3D的常见错误、调试方法、优化策略和应用场景展开,帮助用户深入理解问题。</think>### DETR3D Transform Error解决方案 #### 1. 检查坐标变换流程 DETR3D通过多摄像头图像特征与3D空间坐标的交互实现检测,需特别注意: - 3D参考点投影到2D图像时,验证相机内外参矩阵的维度匹配性 $$P_{proj} = K \cdot [R|t] \cdot P_{3d}$$ 确保矩阵乘法满足$[3×4] \cdot [4×n] = [3×n]$的维度规则[^1] - 使用PyTorch的`einsum`进行批量矩阵运算时,检查张量设备一致性(CPU/GPU) #### 2. 注意力机制配置 ```python # 典型的多头注意力实现 self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=256, num_heads=8) query = reference_points_embed key = value = image_features attn_output, _ = self.attention(query, key, value) # 注意维度对齐 ``` 需保证: - 输入特征的embed_dim能被num_heads整除 - query/key/value的序列长度维度一致 - 空间位置编码与特征维度匹配 #### 3. 常见错误模式 | 错误类型 | 典型表现 | 解决方案 | |---------|--------|---------| |维度不匹配|RuntimeError: shape mismatch|打印各阶段张量shape,检查投影矩阵维度| |非法坐标值|NaN/inf出现|添加数值截断:`bev_coords.clamp(min=-1e6, max=1e6)`| |设备不一致|Tensor device mismatch|使用`.to(device)`统一设备,检查数据加载器配置| #### 4. 调试建议 - 在`transform_encoder.py`中添加调试断点 ```python print("参考点形状:", reference_points.shape) # 应为[bs, num_query, 3] print("特征图形状:", feature_maps.shape) # 应与投影结果匹配 torch.save(trans_matrix, "debug_tensor.pt") # 保存可疑张量 ``` - 使用可视化工具检查BEV空间预测结果
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