
PV2BEV
文章平均质量分 86
透视图转换鸟瞰图算法展示
財鸟
这个作者很懒,什么都没留下…
展开
-
Comprehensive Comparison of Image Radar Fusion
就是一个center net进行单目目标检测的基础上引入雷达信息进行二次修正,我觉得这个思路很好,如果用好残差的思想我觉得可以很好的处理单模型失效问题,不过这里最好是在从头并上一个radar模型,然后在radar模型的初步输出之后再引入图像信息进行一个二次修正,,最后二者的二次修正输出通过一种可靠性判断再以一种并的方式实现最终输出。相同大小的图,作为额外的语义特征通道。每个网格的值是通过将雷达点投影到图像上,取最近像素的语义特征得到的(对于网格内有多个点的情况,对所有特征取平均)。出现问题时会有误差累积。原创 2023-05-08 21:07:23 · 220 阅读 · 1 评论 -
CRN: CAMERA RADAR NET FORACCURATE, ROBUST, EFFICIENT 3D PERCEPTION
稀疏但准确聚合。原创 2023-05-02 21:48:18 · 1011 阅读 · 1 评论 -
3D目标检测经典模型比较
自动驾驶模型的一些罗列原创 2022-11-21 15:58:00 · 1368 阅读 · 2 评论 -
BEVDepth
bevdepth原创 2022-11-17 17:00:01 · 1193 阅读 · 0 评论 -
M2BEV
M2BEV原创 2022-11-17 11:17:41 · 919 阅读 · 0 评论 -
BEVStereo
bevstereo原创 2022-11-12 21:12:08 · 1184 阅读 · 1 评论 -
BEVDet:High-Performance Multi-Camera3D Object Detection in Bird-Eye-View
BEVdet原创 2022-11-04 16:56:02 · 1189 阅读 · 0 评论 -
OFT-Orthographic Feature Transform
从单眼RGB图像预测3D边界框。原创 2022-11-03 15:31:28 · 727 阅读 · 2 评论 -
LSS---lift,splat,shot
Lift,splat,shoot原创 2022-10-30 16:59:40 · 3021 阅读 · 6 评论 -
CAM2BEV
CAM2BEV:在特征层面和结果层面利用了IPM逆透视映射,减少平面假设带来的误差原创 2022-10-27 14:59:36 · 2452 阅读 · 0 评论