CLOCs: 用于3D目标检测的相机-激光雷达对象候选融合网络
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/CLOCs 1. 项目基础介绍
CLOCs（Camera-LiDAR Object Candidates fusion network）是一个开源项目，旨在通过融合相机和激光雷达数据来提高3D目标检测的性能。该项目基于Python编程语言，主要依赖于PyTorch深度学习框架进行模型的训练和推理。
2. 项目核心功能
CLOCs提供了一种低复杂度的多模态融合框架，可以提升单模态检测器的性能。它通过处理任意3D和2D检测器的输出候选对象，并经过训练以产生更准确的3D和2D检测结果。在KITTI 3D检测排行榜上，通过融合CT3D和Cascade-RCNN，CLOCs实现了新的最佳性能（82.28%）。
- 多模态融合：结合相机和激光雷达的检测信息，提高检测精度。
- 通用性：可以与任意3D和2D检测器配合使用。
- 性能提升：在多个指标上超过单独使用激光雷达或相机检测器的性能。
3. 项目最近更新的功能
根据项目的最新更新，以下是近期添加的功能：
- 代码优化：对现有代码进行清理和优化，以提高可读性和易用性。
- 扩展支持：增加了对其他3D检测器（如PV-RCNN和CT3D）的融合支持。
- 行人及自行车检测：增加了在KITTI数据集上对行人和自行车的检测支持。
- 简化测试流程：简化了其他2D和3D检测器的测试流程。
请注意，这些更新旨在使CLOCs更加健壮和易于使用，以满足更广泛的应用场景和用户需求。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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