3D目标检测和分割系列

最新推荐文章于 2024-07-20 14:30:11 发布
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文章标签： 深度学习
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本系列主要记录3D目标检测和分割系列文章的阅读笔记和心得。
先进行简要记录，到了一定的程度再进行总结梳理。若有读者看到，请谨慎参考，会存在一些翻译不当和逻辑不清的地方，请见谅！

Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds

fanfan121314
关注
基于三维模型的目标识别和分割在复杂场景中的应用
DevSavantX的博客
08-13 273
基于三维模型的目标识别和分割在复杂场景中的应用近年来，随着计算机视觉和深度学习的快速发展，基于三维模型的目标识别和分割技术在各种场景中得到了广泛应用。这项技术对于实现自动化、智能化、精确化的任务具有重要意义，尤其是在杂乱的场景中。本文将详细介绍基于三维模型的目标识别和分割在杂乱的场景中的应用，并提供相应的源代码作为示例。一、目标识别和分割的定义与意义 目标识别是指在图像或视频中找出感兴趣的目标并进行分类，而目标分割则是将图像或视频中的目标从背景中分离出来，形成准确的目标边界。目标识别和分割在杂乱的场景中尤为
基于深度的实时3D目标检测与分割
DevSavantX的博客
09-08 245
总结起来，本文介绍了基于深度学习的实时3D目标检测与分割方法SDOD，并提供了相应的源代码。通过结合深度图像和RGB图像的信息，SDOD方法能够在实时场景中准确地检测和分割三维目标物体。通过学习和理解这个方法，我们可以为实时的三维场景分析和理解提供有力的工具和技术。在上述代码中，我们首先加载了预训练的SDOD模型。在这个项目中，我们将使用SDOD（基于深度的实时3D目标检测与分割）方法来实现实时的三维目标检测和分割。SDOD方法结合了深度图像和RGB图像的信息，能够准确地检测和分割三维场景中的目标物体。
[3D目标检测和分割系列]Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds
fanfan121314的博客
09-20 796
文章标题：Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds 要解决的关键问题：利用图模型，或者图模型的思想来学习点云的特征表示 关键词：边卷积 点云分类 点云分割 Related Work 手动设计的特征 有很多的任务针对几何数据的处理和分析，包括分割，分类和匹配，他们都需要一些形状之间的局部相似性。一般来说，这个相似度是通过建立在能够获得局部集合结构的特征描述子。计算机视觉以及图形学的很多的文章，都针对点云提出了局部特征描述子，这些描述子能够是适应于不同的问题
SDOD：基于depth的实时3D检测与分割
3D视觉工坊
02-24 791
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达主要思想与创新点大多数现有的实例分割方法只关注2D对象，不适用于三维场景，如自动驾驶。本文提出了一种将实例分割和目标检测分为两个并行...
深度学习3D点云分割综述.zip
01-27
这篇综述主要是对当前在3D点云应用上表现优异的深度学习方法进行调查研究。我们首先探讨将深度学习直接应用到点云上所面临的挑战，简短地讨论早期通过将点云预处理为结构化数据从而克服上述挑战的方法。然后会回顾各种表现优异的深度学习方法，这些方法可以直接将点云处理为非结构化的网格数据。最后，我们会介绍一些常用的3D点云基准数据集，进一步探讨深度学习在分类，分隔，目标检测等3D视觉任务中的应用。
目标检测YOLO实战应用案例-基于点云数据的3D目标检测与跟踪
04-15
在本文中，我们将深入探讨一个...通过学习和实践"目标检测YOLO实战应用案例-基于点云数据的3D目标检测与跟踪"，我们可以深入了解如何利用点云数据进行精确的物体检测和跟踪，这对于推进智能系统的开发具有重要意义。
目标检测3D分割深度神经网络.zip
最新发布
10-03
在实际应用中，实时处理能力是3D目标检测和分割系统必须考虑的因素。压缩包中的文件名称“realtime_dect_2d3d”可能表明了该神经网络具有实时处理能力，能够在尽可能短的时间内给出检测和分割结果，这对于需要快速...
【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法
m0_51579041的博客
07-20 2206
YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法
Yolov7目标检测与实例分割的C++推理代码
10-19
总的来说，Yolov7的C++推理代码实现了在Windows 10环境下基于OpenCV和NCNN的快速目标检测与实例分割。通过理解以上知识点，你可以更好地理解和实现这个项目，为自己的计算机视觉应用打下坚实基础。
3D点云目标检测&语义分割(深度学习)-SOTA方法,代码,论文,数据集等_3D-Point-Clouds.zip
09-15
因此，研究者们提出了多种创新的方法，比如基于体素的检测网络、基于图卷积的网络结构等，以提高3D目标检测的精确度和鲁棒性。 语义分割则是将图像中每个像素分配给特定类别的过程，在3D点云中则扩展为为每个点分配...
3D目标检测进展综述
04-25
文中首先对基于深度学习的2D目标检测算法进行概述;其次根据图像、激光雷达、多传感器等不同数据采集方式,分析目前具有代表性和开创性的3D目标检测算法;结合自动驾驶的应用场景,对比分析不同 3D 目标检测算法的性能、优势和局限性;最后总结了3D目标检测的应用意义以及待解决的问题,并对 3D 目标检测的发展方向和新的挑战进行了讨论和展望。
史上最全 | 基于深度学习的3D分割综述（RGB-D/点云/体素/多目）
CV_Autobot的博客
11-03 8566
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【分割】术交流群后台回复【分割综述】获取语义分割、实例分割、全景分割、弱监督分割等超全学习资料！摘要3D目标分割是计算机视觉中的一个基本且具有挑战性的问题，在自动驾驶、机器人、增强现实和医学图像分析等领域有着广泛的应用。它受到了计算机视觉、图形和机器学习社区的极大关注。传统上，3D分割是用人工设计的特征和工程方...
CVPR2020：三维实例分割与目标检测
吴建明wujianming_110117
06-28 1327
CVPR2020：三维实例分割与目标检测 Joint 3D Instance Segmentation and Object Detection for Autonomous Driving 论文地址： http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zhou_Joint_3D_Instance_Segmentation_and_Object_Detection_for_Autonomous_Driving_CVPR_2020_paper.pdf
自动驾驶中3D目标检测综述
gongyuandaye的博客
01-14 2842
在3D目标检测中，一般有两类评估指标，一类是将2D检测中的AP挪用到3D检测中，如KITTI，包含3D和BEV两个AP，分别代表3D上的IoU和BEV上的IoU，另一类评估指标则是基于下游任务的，如PKL、SDE等，比如在驾驶场景中，相同的IoU随着离驾驶人越近，权重增加，因为更能危及到驾驶人的安全问题，这就是AP指标未能考虑的点。但是PKL、SDE也不是完美的，PKL是需要预训练的运动规划器的，但是预训练的过程并非能保证不出错，而SDE需要重构物体边界，这通常是很复杂的。
【3D目标检测】3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey
可乐大牛的博客
10-22 2547
这是一篇21年的综述，介绍了3D目标检测背景、传感器以及基于传感器的算法分类及其特点。
6D姿态检测
qq_44089890的博客
04-09 5029
什么是6D姿态6D姿态（6D pose）是指物体在三维空间中的位置和方向，通常用6个自由度来描述。这6个自由度包括物体在三维空间中的三个平移自由度和三个旋转自由度。在计算机视觉和机器人领域，6D姿态通常用于物体识别、跟踪和姿态估计等任务。例如，在自动化物流中，机器人需要识别和抓取不同形状和大小的物体，这就需要准确估计物体的6D姿态。6D姿态的估计通常通过使用传感器数据（如摄像头、激光雷达等）和计算机视觉算法来实现。其中，。
3D目标检测框架综述（OpenPCDet、mmdet3d、Det3D、Paddle3D）
CV_Autobot的博客
10-09 6891
作者|双愚 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/569189196点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【标定工具】获取2D检测/分割/关键点，3D点云检测分割标注工具！3D目标检测示例(from Paddle3D)2D目标检测是一个比较成熟的领域，相关的目标检测框架非常多，比...
3D 语义分割、目标检测、实例分割是什么神仙操作？TF 3D 技术让你一目了然
tensorflowforum的博客
04-07 4034
文 / 研究员 Alireza Fathi 和 AI 实习生 Rui Huang，Google Research 过去几年里，3D 传感器（如激光雷达、深度传感摄像头和雷达）越发普及，对于能够处理这些设备所捕获数据的场景理解技术，相应需求也在不断增加。此类技术可以让使用这些传感器的机器学习 (ML) 系统，如无人驾驶汽车和机器人，在现实世界中导航和运作，并在移动设备上创建改进的增强现实体验。 最近，计算机视觉领域开始在 3D 场景理解方面取得良好进展，包括用于移动 3D 目标检测、透明目标检..
3D目标检测算法详解_pointnet, pointnet++,frustum-pointnets，VoteNet
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ygfrancois的博客
05-10 1万+
知识点回顾 什么是点云，如何获得点云。 点云包含了很多信息，除了3维坐标数据之外，还可能包括颜色、分类值、强度值、时间等。 点云数据可以由多种方法获得：1.直接由Lidar激光扫描出点云数据。 2.不同角度的2D图像组合成点云3.由深度图（Depth Map）生成点云，即将图像坐标+深度信息从图像坐标系转换为世界坐标系。 点云和深度图都会出现深度信息的缺失，因为往往传感器只能捕捉物体表面...
Kitti数据集子集助力OpenPCDet 3D目标检测演示
资源摘要信息:"Kitti数据集部分内容可以被用于openpcdet工具进行3D目标检测的预测。Kitti数据集是目前3D视觉领域内公认的标准数据集，主要针对自动驾驶场景中的立体视觉任务，包括目标检测、语义分割和深度估计等。...
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