CenterPoint高斯核半径的计算——转

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#深度学习

本文将深入探讨Cornernet/Centernet框架中的Gaussian Scatter Kernel在实现热力图时的运用细节，包括原理解析和代码实现实例，适合理解深度检测算法的开发者阅读。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-自动驾驶场景下的三维目标检测技术研究
qq_36130719的博客
05-17 1301
目前在机器视觉、智能算法、数据分析等多项应用场景中，深度学习取得了一系列振奋人心的成果，而卷积神经网络是其中一项尤为关键的技术[27]。卷积神经网络在特征获取和分类判别上具有较好的应用效果。本章首先介绍卷积神经网络的各项组成部分，然后对YOLO算法原理进行介绍，最后对深度学习中不可或缺的数据集进行介绍。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究
qq_36130719的博客
05-18 1951
近年来，随着人工智能技术以及车载感知器件的快速发展，国内外许多传统汽车企业与互联网巨头强强联手，开始在自动驾驶的战场上布局。如图1-1所示,百度、特斯拉、谷歌以及华为等科技公司已经在自动驾驶领域取得了阶段性的进展。谷歌公司早在2010年就开始了自动驾驶的研究工作，目前的自动驾驶安全行驶距离已经超过14万英里；特斯拉则在自动驾驶商业化方面取得成绩优异，2020年，配有“完全自动驾驶”的汽车年销量已经超过60万。国内自动驾驶技术。
[CV] Anchor-Free Target Assignment 高斯核半径
lih627
08-26 874
[CV] Anchor-Free Target Assignment 高斯核半径简介代码原理解释情况1情况2情况3 简介 有两篇经典 Anchor-Free 算法，CornerNet 和 CenterNet，Target Assignment 过程都是用了位置和包围核尺度生成自适应高斯分布，即高斯核半径是通过包围核尺度计算得到的。这里作者论文都是一带而过，然而如何计算还是有很多学问在里面。Github也有对于他们的讨论。我参考了以下资料： 知乎：说点 Cornernet/Centernet 代码里面 G
centernet(cornernet)中通过高斯核函数画热点图时 高斯半径的确定及 改进成椭圆高斯图
qq_42647047的博客
07-05 4643
为什么采用二维的高斯核 参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/96856635（其中原因解释合理，但公司推导有待商榷） 在设置GT box的heat map的时候，我们不能仅仅只在top-left/bottom-right的位置设置标签（置为1），因为你看下图，其中红色的bbox为GT框，但是绿色的框其实也能很好的包围目标。所以如果在检测中得到想绿色的这样的框的话，我们也给它保留下来。甚至说的更普遍一些，只要预测的corners在top-left/bottom-right点的某一个半
CenterPoint论文阅读
Furtherisxgi的博客
04-09 1404
三维物体通常表示为点云中的三维box。这种表示模仿了经过充分研究的基于图像的2D的bbox检测，但带来了额外的挑战。3D世界中的对象不遵循任何特定的方向，基于box的检测器很难枚举所有的方向或为旋转的对象拟合一个轴对齐的包围框。在本文中，我们建议将3D对象表示、检测和跟踪为点。我们的框架CenterPoint首先使用关键点检测器检测对象的中心，然后回归到其他属性，包括3D大小、3D方向和速度。在第二阶段，它使用对象上的附加点特征来改进这些估计。在CenterPoint中，3D对象跟踪简化为贪婪的近点匹配。
高斯滤波的开始——高斯核的计算
qq_41921709的博客
10-01 5056
高斯滤波的开始——高斯核的计算 首先先说说高斯滤波的含义：高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。（来源...
CornerNet Guassian radius高斯半径的确定-数学公式详解
x550262257的博客
11-13 7371
废话 由于论文实验的需要，这几天在看CenterNet代码，看到关于高斯半径的选择，百思不得其解，遂参考了一些资料，算是搞明白了，在此详细记录一下，仅作备忘。文中或许包括图片、文字和公式的直接借用是为了图省事，参考资料会在最后给出出处，如有冒犯，麻烦告知本人，我会删掉，谢谢！下面进入正文。 正文 For each corner, there is one ground-truth positive location, and all other locations are negative. ..
[论文阅读]centerpoint——基于Center的三维目标检测与跟踪
qq_53909832的博客
09-14 1万+
centerpoint论文阅读
点云算法对比ICP、NDT，LM，Ceres-Solver，KDTree，SVM和ComplexYOLO、CenterPoint、PNP
人生得意须尽欢
01-29 1万+
YOLOV3 YOLOV4 CenterNet 笔记本 thikpad 960max() X1 1650ti 台式机 1050ti 1：YOLOV3和YOLOV4对比: onnx的输入size trt的输入size必须一样 thindpad GTX 940max int8 yolov4 31ms yolov3 20ms fp16 yolov4 52ms yolov3 47ms fp32 yolov4 53ms yolov3 20ms 1650ti (fp32)
《CVPR 2024 | SAFDNet》阅读笔记
最新发布
Deathflower的博客
10-14 1011
本文提出了SAFDNet，一种为完全稀疏三维目标检测量身定做的简单而高效的架构。在SAFDNet中，设计了一种自适应特征扩散策略(adaptive feature diffusion strategy)来解决中心特征缺失问题。通过密集卷积对3D体素进行处理，但计算成本极高，尤其是在稀疏点云的情况下。通过结合稀疏卷积和密集卷积，既提高了计算效率，又保证了较高的检测精度，是目前最常用的方法之一，SECOND和是其中的代表。则完全依赖于稀疏特征处理，进一步优化了计算效率，但在精度上还有待提升。总体来看，
Centernet 生成高斯热图
G果的博客
11-25 3838
最近学校阳了，宿舍给封了，宿舍网络不好远程跑不了实验，随缘写一下对CenterNet源码的一个解读，之前写论文的那段时间留下来的工作，respect！这个文章主要是对CenterNet中生成高斯核的部分代码进行解析，具体原理不会细讲，但是本文增加了一个很方便理解的可视化的代码，可以自己拿来跑就行，自己debug应该也可以理解作者的意思，希望对读者有帮助。可视化代码下载链接：https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_42899627/87157112。
CenterNet原理详解
weixin_43570470的博客
06-13 5393
CenterNet是一种anchor-free的目标检测网络，对于CenterNet的理解主要在于四方面：网络结构，heatmap生成，数据增强，loss函数理解，前向及输出。
CS131专题-2：高斯核、噪声、滤波
不精，不诚，不足以动人
11-08 5223
目录 1 高斯核 1.1 一维定义 1.2 二维定义 1.2.1 应用高斯核的过程 1.2.2 不同σ值的高斯核情况 1.2.3 不同核宽度情况 1.2.4 高斯核（滤波）特性 2 噪声 和 滤波 2.1 椒盐噪声、脉冲噪声 2.1.1 形成原因 2.1.2 滤波方法 2.1.3效果 2.2 高斯噪声 2.2.1 形成原因 2.2.2 滤波方法 2.2.3 效果 1 高斯核 高斯核在图像处理中有广泛应用（后面很多地方会用到），它用正态分布计算图像中每个像素的变换。 1.
高斯函数与高斯滤波
li123128的博客
09-18 3678
一维高斯函数我们都熟悉，形式如下： G(x)=12π−−√σexp(−x22σ2) G(x)=12πσexp⁡(−x22σ2) 计算机视觉中，高斯滤波使用的高斯核为xx和yy两个一维高斯的乘积，两个维度上的标准差σσ通常相同，形式如下： G(x,y)=12πσ2exp(−x2+y22σ2) G(x,y)=12πσ2exp⁡(−x2+y22σ2) 高斯滤波（平滑），即用某一尺寸的二维高斯核与...
CenterPoint源码详细解读1——模型结构（纯小白）
weixin_57682236的博客
05-10 2547
center point的学习对我一个本科非计算机专业的人来说还是比较困难的。首先我的编程能力比较差，其次center point网络模型比较全，是想进一步学习3D点云目标追踪的小伙伴的非常好的选择。经历了很多困难，我终于把这个模型的代码流程看懂了。不足之处，还望各位小伙伴一起交流。
Center-based 3D Object Detection and Tracking（基于中心的3D目标检测和跟踪 / CenterPoint）论文笔记
weixin_45657478的博客
07-27 1956
基于中心的3D目标检测和跟踪 论文笔记
【激光雷达3D（4）】CenterPoint《Center-based 3D Object Detection and Tracking》
Hali_Botebie的博客
11-18 1352
最近在分析BEV 的head的设计，在BEVDet和BEVFormer里，使用了各种3D detection head（BEVDet用了centerpoint，BEVFormer用了deformable detr）
Tensorflow2.0—Centernet网络原理及代码解析（二）- 数据生成
weixin_42206075的博客
03-09 658
Tensorflow2.0—Centernet网络原理及代码解析（二）- 数据生成 这篇blog来看看Centernet网络中真实值是如何编码来的~ 首先，在train.py中有一行是调用数据生成文件的 gen = Generator(Batch_size, lines[:num_train], lines[num_train:], input_shape, num_classes) 来看下它的参数： Batch_size：批次大小，可自己设定。这里为了简单，只设置为2 lines[:num_train
高斯函数的详细分析
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面壁者
09-28 9万+
摘要     论文中遇到很重要的一个元素就是高斯核函数，但是必须要分析出高斯函数的各种潜在属性，本文首先参考相关材料给出高斯核函数的基础，然后使用matlab自动保存不同参数下的高斯核函数的变化gif动图，同时分享出源代码，这样也便于后续的论文写作。 高斯函数的基础 1 一维高斯函数 高斯函数，Gaussian Function， 也简称为Gaussian，一维形式如下：
深度学习框架CenterPoint的配置文件解析
1440_dcn" 可能指代特定的 CenterPoint 配置文件版本，其中 "1440" 可能指某个特定的配置参数，而 "dcn" 可能指的是深度可分离卷积（Depthwise Convolution），这是一种高效的卷积神经网络操作，能够减少计算量和...
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