Pseudo-LiDAR: 开源三维物体检测项目

Pseudo-LiDAR: 开源三维物体检测项目

pseudo_lidar (CVPR 2019) Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ps/pseudo_lidar

Pseudo-LiDAR 是一个开源项目，旨在通过将基于图像的深度图转换为伪激光雷达表示形式，从而提高自动驾驶中的三维物体检测性能。该项目主要使用 Python 编程语言。

项目基础介绍

Pseudo-LiDAR 项目通过模仿激光雷达信号，将图像深度图转换为伪激光雷达点云，使得原本基于图像的物体检测算法能够达到接近激光雷达的精度。这种方法在 KITTI 三维物体检测基准测试中表现出了显著的性能提升。

核心功能

• 深度图估计：项目利用预训练的 PSMNet 模型来估计场景的深度图。
• 伪激光雷达点云生成：通过将深度图转换为伪激光雷达点云，项目能够为后续的物体检测提供更为精确的三维信息。
• 物体检测：项目支持将生成的伪激光雷达点云用于三维物体检测，从而提高检测精度。

最近更新的功能

最近的项目更新包括：

• 添加了一个 Jupyter 脚本，用于可视化点云。这个脚本位于项目的 /visualization 文件夹中。
• 对 submission.py 文件进行了修改，现在它将保存深度图到 numpy 文件而不是 png 文件。
• 对官方的 AVOD（ Autonomous Vehicle Object Detection）代码进行了修改，现在可以直接使用伪激光雷达数据进行训练和测试。

通过这些更新，Pseudo-LiDAR 项目不仅提高了易用性，而且在性能上也得到了进一步增强，为自动驾驶领域的研究人员提供了有力的工具。

pseudo_lidar (CVPR 2019) Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ps/pseudo_lidar