目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于激光雷达点云的三维目标检测算法研究（中）

最新推荐文章于 2025-03-11 00:30:00 发布
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分类专栏： 目标检测YOLO系列实战应用案例精讲100例 文章标签： 目标检测 YOLO 算法
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目录

4.3点云目标检测评估方法

4.4实验与评估

基于伪雷达点云的3D目标检测算法研究与应用

单目三维目标检测方法 

三维点云的语义分割方法 

点云和图像的多模态融合方法 

相关工作 

2.1 基于深度卷积神经网络的单目深度估计算法 

2.2 基于LiDAR与图像结合的三维目标检测 

2.3 基于神经网络的单目三维目标检测网络 

知识拓展

激光雷达与相机融合-目标检测与跟踪

1.整体框架

2.主要函数

3.配置文件

4.运行环境配置

3D Lidar MOT 激光雷达/点云 感知 多目标追踪

Lidar感知部分：

定位部分：

 本文篇幅较长，分为上中下三篇，文章索引详见

基于激光雷达点云的三维目标检测算法研究

基于激光雷达点云的三维目标检测算法研究(中)

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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于点云的三维多目标检测算法研究
qq_36130719的博客
05-15 1848
态物体的三维检测，但是激光雷达产生的点云（Point Cloud）只有位置信息，细节信。抗干扰能力非常强，但是因为毫米波雷达发射的波束量有限，导致接受的信号量很少，其中，相机可以提供车身周围丰富的色彩信息，帮助感知系统更好的辨。别物体，准确识别车道线、红绿灯等交通标志，但是相机缺少距离信息，无法准确估。计物体到车身的距离，还容易受到强光的影响。的物理特性，容易受到雨、雪、雾等天气的影响，导致接收的回波数据不稳定。分辨率低，不能用于物体的检测，噪声严重，容易误检，通常安装在车头用于紧急避。
【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（二）：模型结构
叶子的博客
06-02 6141
【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（二）：模型结构Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此，在完成BEV处理之后，模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov4中输入的RGB图片的尺寸维度为608x608x3，因此BEV的尺寸维度也为608x608x3，由强度图、高度图和密度图组成。Complex-Yolov4的数据处理部分详细介绍请参考：https://blog.youkuaiyun.com/suiyingy/article/detail
Complexer-YOLO：基于语义点云的实时三维目标检测与跟踪
3D视觉工坊
05-20 3078
泡泡点云时空，带你精读点云领域顶级会议文章标题：Complexer-YOLO: Real-Time 3D Object Detection and Tracking on Semantic...
【Baidu Apollo】感知-基于单目摄像头的物体检测
笑扬轩逸的博客
10-26 8032
本文来自于Apollo开发者社群，作者是百度美研Apollo感知团队的资深软件架构师——陈光 1. 物体检测模型中的算法选择 物体检测（Object Detection）是无人车感知的核心问题，要求我们对不同的传感器（如图中覆盖不同观测范围FOV的无人车传感器）设计不同的算法，去准确检测出障碍物。例如在Apollo中，为3D点云而设计的的CNN-SEG深度学习算法，为2D图像而设计的YOL...
[工程实践2指导1][论文解读]Complexer-YOLO - Real-time 3D object detection and tracking on semantic point clouds
价值知识传播者
01-13 482
此外，我们引入了尺度-旋转-平移分数（SRTs），这是一种快速且高度可调参数的评估指标，用于比较物体检测结果，从而将推理时间提高了20％并将训练时间减半。我们在KITTI上的实验证明，在所有相关类别中，我们取得了与最先进技术相同的结果，同时保持性能和准确性之间的权衡，并仍然能够实时运行。相对于原complex-yolo使用的固定尺寸的rgb-map，这篇扩展的采用的是体素化点云，这样可以有灵活的维度。将点云信息鸟瞰地投影在在在平面上，组成带高度信息的二维图像，然后用yolo去识别，从而生成带类别的3d框。
【Complex-YOLO: 点云实时目标检测】
qingliange的博客
02-07 7513
Complex-YOLO，论文中介绍是一种仅在点云上进行的最先进的实时3D目标检测网络。借鉴了yolo v2的主干网络，扩展了最后的回归策略，提出了Euler-RegionProposal Network (E-RPN)增加了角度的回归，最后通过实验证明了算法的有效。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于激光雷达点云的三维目标检测算法研究(下)
qq_36130719的博客
04-25 773
Pseudo-LiDAR采样可以遵循随机性的方法，对全部点云进行采样，然而该方式很可能会抹去小物体的点云，对相隔较远处的物体检测衰减也能够预期，如图。功能，因此本文将掩码乘到对应的原始点云特征𝑝上，再与原始𝑝以残差连接的方式相加，得到最终的融合特征，最终输出定义如公式4-5所示。主干特征的提取网络选择Densenet161，对深度估计模型进行训练并收敛，以视为后续端到端训练的的预训练模型。根据表5-1可以得知，本文建立的实验神经网络模型数量达到6个，Base表示的是基线，SSIS确定的。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于激光雷达点云的三维目标检测算法研究
qq_36130719的博客
05-23 3052
近几年来，在计算机视觉领域，利用深度学习卷积神经网络技术来实现各种任务的算法越来越多。毫米波雷达、相机、激光雷达、超声波雷达等车载传感器生产成本的降低，汽车的自动驾驶技术得到了飞速发展，在我们的日常生活中经常能看到该技术辅助汽车驾驶员进行行车。和非自动驾驶汽车相比，自动驾驶汽车存在诸多优点，如进一步减少交通事故，保障人身安全；提供安全合理的路线，避免交通拥堵；采用清洁无污染的电能作为汽车新能源，从而降低大气污染等。现如今，自动驾驶技术已经逐渐深入到各个领域并发挥着关键的作用。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于激光雷达点云的交通场景 三维车辆目标检测与跟踪算法研究
qq_36130719的博客
07-12 1975
自动驾驶作为前沿科技与汽车制造业、交通出行行业等融合发展的产物，被各国 上升至国家战略高度[1,2]。迈入“十四五”阶段，我国密集部署“新基建”政策并将自 动驾驶作为其中的一项重要内容，持续完善的行业标准与监管法规正推进自动驾驶技 术由测试验证转向多场景示范应用的新阶段。自动驾驶系统涵盖环境感知、目标定位、 行为决策和运动控制等关键技术[3]，其中环境感知技术是指利用相机、激光雷达、IMU、 毫米波雷达等多种传感器对道路信息和障碍物状态进行感知，为后续的行为决策与车 辆控制提供基础支撑。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于激光雷达点云的交通场景 三维车辆目标检测与跟踪算法研究（续）
最新发布
qq_36130719的博客
03-11 140
本章在目标检测的基础上，研究并实现了一种基于目标框相似性度量的三维车辆 目标跟踪算法，该算法包括状态预测、时序关联、轨迹管理、状态更新等流程。其中， 在时序关联环节，提出了一种基于孪生编码器的目标框相似性度量方法，用于计算轨 迹框与检测框的关联成本。本章使用KITTI MOT数据集验证算法有效性，并通过降频 方式模拟了激光雷达丢帧情况用于评估算法鲁棒性。
complex valued matrix derivatives
11-03
Preface page xi Acknowledgments xiii Abbreviations xv Nomenclature xvii 1 Introduction 1 1.1 Introduction to the Book 1 1.2 Motivation for the Book 2 1.3 Brief Literature Summary 3 1.4 Brief Outline 5 2 Background Material 6 2.1 Introduction 6 2.2 Notation and Classification of Complex Variables and Functions 6 2.2.1 Complex-Valued Variables 7 2.2.2 Complex-Valued Functions 7 2.3 Analytic versus Non-Analytic Functions 8 2.4 Matrix-Related Definitions 12 2.5 Useful Manipulation Formulas 20 2.5.1 Moore-Penrose Inverse 23 2.5.2 Trace Operator 24 2.5.3 Kronecker and Hadamard Products 25 2.5.4 Complex Quadratic Forms 29 2.5.5 Results for Finding Generalized Matrix Derivatives 31 2.6 Exercises 38 3 Theory of Complex-Valued Matrix Derivatives 43 3.1 Introduction 43 3.2 Complex Differentials 44 3.2.1 Procedure for Finding Complex Differentials 46 3.2.2 Basic Complex Differential Properties 46 3.2.3 Results Used to Identify First- and Second-Order Derivatives 53 viii Contents 3.3 Derivative with Respect to Complex Matrices 55 3.3.1 Procedure for Finding Complex-Valued Matrix Derivatives 59 3.4 Fundamental Results on Complex-Valued Matrix Derivatives 60 3.4.1 Chain Rule 60 3.4.2 Scalar Real-Valued Functions 61 3.4.3 One Independent Input Matrix Variable 64 3.5 Exercises 65 4 Development of Complex-Valued Derivative Formulas 70 4.1 Introduction 70 4.2 Complex-Valued Derivatives of Scalar Functions 70 4.2.1 Complex-Valued Derivatives of f (z, z∗) 70 4.2.2 Complex-Valued Derivatives of f (z, z∗) 74 4.2.3 Complex-Valued Derivatives of f (Z, Z∗) 76 4.3 Complex-Valued Derivatives of Vector Functions 82 4.3.1 Complex-Valued Derivatives of f (z, z∗) 82 4.3.2 Complex-Valued Derivatives of f (z, z∗) 82 4.3.3 Complex-Valued Derivatives of f (Z, Z∗) 82 4.4 Complex-Valued Derivatives of Matrix Functions 84 4.4.1 Complex-Valued Derivatives of F(z, z∗) 84 4.4.2 Complex-Valued Derivatives of F(z, z∗) 85 4.4.3 Complex-Valued Derivatives of F(Z, Z∗) 86 4.5 Exercises 91 5 Complex Hessian Matrices for Scalar, Vector, and Matrix Functions 95 5.1 Introduction 95 5.2 Alternative Representations of Complex-Valued Matrix Variables 96 5.2.1 Complex-Valued Matrix Variables Z and Z∗ 96 5.2.2 Augmented Complex-Valued Matrix Variables Z 97 5.3 Complex Hessian Matrices of Scalar Functions 99 5.3.1 Complex Hessian Matrices of Scalar Functions Using Z and Z∗ 99 5.3.2 Complex Hessian Matrices of Scalar Functions Using Z 105 5.3.3 Connections between Hessians When Using Two-Matrix Variable Representations 107 5.4 Complex Hessian Matrices of Vector Functions 109 5.5 Complex Hessian Matrices of Matrix Functions 112 5.5.1 Alternative Expression of Hessian Matrix of Matrix Function 117 5.5.2 Chain Rule for Complex Hessian Matrices 117 5.6 Examples of Finding Complex Hessian Matrices 118 5.6.1 Examples of Finding Complex Hessian Matrices of Scalar Functions 118 5.6.2 Examples of Finding Complex Hessian Matrices of Vector Functions 123 Contents ix 5.6.3 Examples of Finding Complex Hessian Matrices of Matrix Functions 126 5.7 Exercises 129 6 Generalized Complex-Valued Matrix Derivatives 133 6.1 Introduction 133 6.2 Derivatives of Mixture of Real- and Complex-Valued Matrix Variables 137 6.2.1 Chain Rule for Mixture of Real- and Complex-Valued Matrix Variables 139 6.2.2 Steepest Ascent and Descent Methods for Mixture of Real- and Complex-Valued Matrix Variables 142 6.3 Definitions from the Theory of Manifolds 144 6.4 Finding Generalized Complex-Valued Matrix Derivatives 147 6.4.1 Manifolds and Parameterization Function 147 6.4.2 Finding the Derivative of H(X, Z, Z∗) 152 6.4.3 Finding the Derivative of G(W,W∗) 153 6.4.4 Specialization to Unpatterned Derivatives 153 6.4.5 Specialization to Real-Valued Derivatives 154 6.4.6 Specialization to Scalar Function of Square Complex-Valued Matrices 154 6.5 Examples of Generalized Complex Matrix Derivatives 157 6.5.1 Generalized Derivative with Respect to Scalar Variables 157 6.5.2 Generalized Derivative with Respect to Vector Variables 160 6.5.3 Generalized Matrix Derivatives with Respect to Diagonal Matrices 163 6.5.4 Generalized Matrix Derivative with Respect to Symmetric Matrices 166 6.5.5 Generalized Matrix Derivative with Respect to Hermitian Matrices 171 6.5.6 Generalized Matrix Derivative with Respect to Skew-Symmetric Matrices 179 6.5.7 Generalized Matrix Derivative with Respect to Skew-Hermitian Matrices 180 6.5.8 Orthogonal Matrices 184 6.5.9 Unitary Matrices 185 6.5.10 Positive Semidefinite Matrices 187 6.6 Exercises 188 7 Applications in Signal Processing and Communications 201 7.1 Introduction 201 7.2 Absolute Value of Fourier Transform Example 201 7.2.1 Special Function and Matrix Definitions 202 7.2.2 Objective Function Formulation 204 x Contents 7.2.3 First-Order Derivatives of the Objective Function 204 7.2.4 Hessians of the Objective Function 206 7.3 Minimization of Off-Diagonal Covariance Matrix Elements 209 7.4 MIMO Precoder Design for Coherent Detection 211 7.4.1 Precoded OSTBC System Model 212 7.4.2 Correlated Ricean MIMO Channel Model 213 7.4.3 Equivalent Single-Input Single-Output Model 213 7.4.4 Exact SER Expressions for Precoded OSTBC 214 7.4.5 Precoder Optimization Problem Statement and Optimization Algorithm 216 7.4.5.1 Optimal Precoder Problem Formulation 216 7.4.5.2 Precoder Optimization Algorithm 217 7.5 Minimum MSE FIR MIMO Transmit and Receive Filters 219 7.5.1 FIR MIMO System Model 220 7.5.2 FIR MIMO Filter Expansions 220 7.5.3 FIR MIMO Transmit and Receive Filter Problems 223 7.5.4 FIR MIMO Receive Filter Optimization 225 7.5.5 FIR MIMO Transmit Filter Optimization 226 7.6 Exercises 228 References 231 Index 237
Complex-YOLOv4-Pytorch:本文基于YOLOv4的PyTorch实现
03-18
复杂的YOLOv4 本文基于YOLOv4的PyTorch实现： 特征 基于YOLOv4的实时3D对象检测 支持 张量板 镶嵌/切口增强训练 使用旋转框的损失进行优化。 更新2020.08.26 ： 更快的训练，更快的推理 无锚的方法 无需非最大抑制 示范（在GTX 1080Ti上） 2.入门 2.1。要求 pip install -U -r requirements.txt 有关和库的信息，请参阅其官方网站上的安装说明。 2.2。资料准备 从下载3D KITTI检测数据集。 下载的数据包括： Velodyne点云（29 GB） ：将数据输入到Complex-YOLO模型 对象数据集的训练标签（5 MB） ：Complex-YOLO模型的输入标签 对象数据集的摄像机校准矩阵（16 MB） ：用于可视化预测 对象数据集的左侧彩色图像（12 GB） ：用于可视化预测 请确保您按照以下方式
目标检测YOLO实战应用案例100讲-Open3D 点云数据处理基础（Python版））-目前最详细版
qq_36130719的博客
04-16 568
Open3D是一个开源库，支持快速开发处理3D数据的软件。Open3D后端是用C++实现的，经过高度优化并通过Python的前端接口公开。Open3D提供了三种数据结构：点云（point cloud）、网格（mesh）和RGB-D图像。对于每个表示，open3D都实现了一整套基本处理算法，如I/O、采样、可视化和数据转换。此外，还包括一些常用的算法，如法线估计、ICP配准等。模块功能Geometry 几何模块数据结构和基本处理算法Camera 相机模块相机模型和相机轨迹。
Anchor-free目标检测论文汇总
3D视觉工坊
11-09 825
编辑丨CV技术指南前言 Anchor-free 目标检测是目标检测近几年的主流趋势之一，本文将分享一个汇总了最近几年所有Anchor-free论文的github项目。Anchor-free...
大盘点｜YOLO 系目标检测算法总览
3D视觉工坊
08-03 5434
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达YOLO目标检测算法诞生于2015年6月，从出生的那一天起就是“高精度、高效率、高实用性”目标检测算法的代名词。在原作者Joseph...
【多传感融合】优达学城多传感融合学习笔记（五）——利用YOLO进行图像目标识别
尚庆龙的专栏
03-25 1896
利用YOLO进行图像目标识别 目录利用YOLO进行图像目标识别为什么需要目标检测？YOLO简介YOLOv3工作流程 为什么需要目标检测？ 在上一课中我们已经实现了将激光雷达3D点云映射到相机图像中（效果如下图所示），但是要想让我们得到的激光和相机融合后的结果更好地服务于自动驾驶车辆，例如，应用到常见的碰转时间（TTC）估计中，我们还需要一种技术来检测图像中的车辆目标，这样我们就能分离出图像中匹配的...
端到端的3D点云目标检测：Complex-YOLO（一）———KITTI数据集解析
“知识最大的敌人不是无知，而是错觉”
05-26 7573
博主最近一直都在看3D点云目标检测，且有一个可视化课设要结，还有一个CV课设，太酸爽了。 搜了一些paper，发现3D点云目标检测论文都不带公开源码的，GitHub上找项目配置来配置去总是会报一系列的错误，比如我上一个博客想要把CenterPoint跑起来，结果夭折了，配了半天（且把办公室的电脑重装了n遍系统），最终还是放弃了，毕竟玩不懂nuScenes数据集。 BUT!!! 带YOLO字眼的检测项目简直就是正道的光啊！！而且KITTI数据集明显更容易分析~ 那就开始我们的3D点云检测之旅吧。 文章目录.
基于YOLO-v8与Realsense D415的图像识别与点云提取
m0_55903307的博客
01-14 3832
realsense d415本身可以输出点云数据以及图像数据，基于此结合yolo系列强大的图像识别功能，尝试用YOLO算法实时检测并分割点云数据。本项目研究的目标是篮球，因此针对篮球数据实现进行了训练。关于YOLO系列的训练方法，已经有很多文章讲解了，这里就不做赘述。
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