环视BEV算法

最新推荐文章于 2024-11-20 06:27:51 发布
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文章标签： 自动驾驶
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樨潮
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BEV 环视感知算法，能否摆脱预训练？
Evelynnzhao的博客
04-16 1496
在视觉领域，通用的图像主干网络在近几年发展迅速，如：CNN 结构的 ConvNext，InternImage、ViT（Transformer结构），Swin Transformer 等等，这些模型的新结构、大规模，让其 2D 感知任务的性能取得了显著提升。通过实验，我们验证了透视监督（perspective supervision）的通用性，对于不同的主干网络，我们的方法均能带来明显的提升，NDS 和 mAP 分别提升约 3 个点 和 2 个点，而 2D 检测标注数据相对较多，同时通用的检测分类极其丰富。
代季峰对话张祥雨 | 自动驾驶感知新时代！新一代环视感知算法BEVFormer有哪些优势...
BAAIBeijing的博客
07-26 2343
导读：Elon Musk说过，“人类不是超人，也不是蝙蝠侠，不能够眼放激光，也不装有雷达，但是通过眼睛捕捉到的图像，人类依旧可以构建出对周围世界的3D空间理解能力，从而很好地掌握驾驶这项能力。”想要真正实现自动驾驶，让汽车具备像人类司机一样的感知能力最为关键。在去年的特斯拉 AI Day上，Karparthy展示了基于Transformer的BEV（Bird's eye ...
StegaStamp：隐藏信息的新奇方式，利用JPEG图像进行隐写术
gitblog_00099的博客
04-14 812
StegaStamp：隐藏信息的新奇方式，利用JPEG图像进行隐写术 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StegaStamp 在数字世界中，安全和隐私总是备受关注的话题。而是一个创新的开源项目，它引入了一种新的隐写术（Steganography）方法，将秘密消息隐藏在常见的JPEG图片之中，为数据传输和存储提供了一层额外的安全保障。 项目简介 Stega...
【论文阅读】StegaStamp: Invisible Hyperlinks in Physical Photographs
睡晚不猿序程的博客
07-27 3706
论文《StegaStamp: Invisible Hyperlinks in Physical Photographs》的阅读笔记
StegaStamp Invisible Hyperlinks in Physical Photographs
sansheng0208的博客
06-03 5893
隐写邮票：物理照片中不可见的超链接 目标，愿景 ​ 我们的愿景是，在未来，现实世界中的每一张照片都无形地编码了一个指向任意信息的独特超链接。用照相机对着照片就可以获得这些信息，并且通过本文描述的系统去解码和追踪超链接。在未来，增强现实(AR)系统可能会持续执行这项任务，在用户的视图中，可视化地将检索到的信息与每张照片叠加在一起。 ​ 我们的方法与无处不在的QR码和类似技术有关，这些技术如今已广泛用于各种数据传输任务，例如共享网址，购买商品和跟踪库存。我们的方法可以看作是一种补充解决方案，可以避免可见的，难看
Python照片隐写术——照片内嵌信息（含模型、测试图片、测试视频）
XerCis的博客
05-11 4568
照片隐写术，能当二维码扫出少量信息。本文含预训练模型、测试图片、测试视频等
StegaStamp：物理照片中的隐形超链接——探索数据隐藏的新境界
gitblog_00804的博客
08-18 511
StegaStamp：物理照片中的隐形超链接——探索数据隐藏的新境界 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StegaStamp 在数字时代，如何安全且巧妙地在实体媒介中嵌入信息？StegaStamp给出了一个令人眼前一亮的答案。这个由加州大学伯克利分校的研究团队开发的开源项目，在2020年的计算机视觉和模式识别顶级会议CVPR上亮相，揭开了物理照片中隐藏数...
BEV感知算法 | LSS论文与代码详解
DeepDriving
06-28 1960
最近几年，BEV感知是自动驾驶领域中一个非常热门研究方向，其核心思想是把多路传感器的数据转换到统一的BEV空间中去提取特征，实现目标检测、地图构建等任务。如何把多路相机的数据从二维的图像视角转换到三维的BEV视角？LSS提出一种显示估计深度信息的方法，实现图像特征到BEV特征的转换，从而实现语义分割任务。LSS是英伟达在ECCV2020上发表的文章《》中提出的一个BEV感知算法，后续很多BEV感知算法如CaDDNBEVDet都是在LSS的基础上实现的。本文将结合论文和代码详细解读LSS的原理。
4D-BEV 感知算法
百态老人的博客
11-20 597
4D-BEV 感知算法在自动驾驶领域正发挥着重要作用。目前，实现 4D BEV 感知面临诸多挑战，如快速、低成本构建大量高质量 4D BEV 真值数据用于感知的训练和评价，以及有效利用云端实现大规模 BEV 算法的训练、加速、部署、评价等。
【自动驾驶中的BEV算法】
小秋的博客
03-13 2855
在自动驾驶领域中，Bird’s Eye View (BEV) 算法是一种将来自不同传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）的数据转换为车辆正上方俯瞰视角下的统一表示的方法。这种转换使得车辆能够获得一个直观且具有空间一致性的环境感知视图，便于进行3D目标检测、追踪、地图构建和路径规划等任务。实现原理：常用的算法：代码示例：以下是一个简化的示例，说明如何在PyTorch中定义一个简单的BEV映射函数（假设已经获得了深度图）： BEVFormer算法 BEVFormer（Bird’s Eye View Tran
论文笔记RRU-Net The Ringed Residual U-Net for Image .docx
11-29
论文笔记RRU-Net The Ringed Residual U-Net for Image Splicing Forgery Detection
StegaStamp 项目教程
gitblog_00043的博客
04-02 658
StegaStamp 项目教程 StegaStamp 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StegaStamp 1. 项目介绍 StegaStamp 是一个开源项...
StegaStamp：加州大学伯克利分校开源神奇的照片隐写术，打印的照片能当二维码用(转)
weixin_43489950的博客
04-18 3850
要说目前最火的用到手机摄像头的应用是什么，毫无疑问非二维码识别莫属了。微信带起来的二维码热，几乎已经改变了整个世界的支付方式、社交方式。 但二维码的设计毕竟是为了对算法友好，人眼看起来就丑了些。 一种天然的想法是，能否把信息嵌入到照片里去？想象一下如果给一张个人大头照，就可以自动提取里面的名片信息，或者扫个风景照就支付，那看起来就自然多了。 实际上用图像检索的方式可以在一定程度上实现上述功能，提取...
【论文阅读】stegoGAN 引用文献整理
小张同学的博客
01-03 1436
使用可逆神经网络实现隐写嵌入和提取 参考链接：Lu S P, Wang R, Zhong T, et al. Large-Capacity Image Steganography Based on Invertible Neural Networks[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2021: 10816-10825. 1. 主要贡献 使用可逆隐写网络（ISN）实现
数字水印之JPEG压缩不可微分导致网络无法端到端训练的解决方法（附PyTorch代码）
DRZ_2000的博客
06-30 2176
(5) 之后就是量化，亮度分量和色度分量各自对应不同的量化表，用DCT变换所得结果除以量化表，对于除不尽的小数部分直接进行截断操作（忘记是直接舍去小数点后的部分还是四舍五入取整，似乎是后者，看官若确定，可在评论区指出），量化这一步会极大压缩图像的高频分量，JPEG压缩的核心所在就是量化这一步，也正是因为量化取整的操作，才导致量化之前JPEG压缩是可逆的，但是量化之后，图像变换就不可逆了，即使后续解码显示图片，也会存在一定的精度损失。）如下所示的方式进行操作。
图像取证笔记
yunxinan的专栏
11-17 361
隐写分析技术： https://github.com/tancik/StegaStamp 该项目主页： http://www.matthewtancik.com/stegastamp 论文地址： https://arxiv.org/abs/1904.05343
StegaStamp: Invisible Hyperlinks in Physical Photographs 阅读报告
qq_40934679的博客
08-12 4744
文章的基本信息 标题： StegaStamp: Invisible Hyperlinks in Physical Photographs 作者：Matthew Tancik∗ Ben Mildenhall∗ Ren Ng 论文地址： https://arxiv.org/abs/1904.05343 论文摘要 原文 Imagine a world in which each photo, p...
【TensorFlow-windows】扩展层之STN
风翼冰舟的博客
05-10 2362
前言 读TensorFlow相关代码看到了STN的应用，搜索以后发现与增强网络对图像变换(旋转、缩放、偏移等)的抗干扰能力，简单说就是提高卷积神经网络的空间不变性。 国际惯例，参考博客： 理解Spatial Transformer Networks github-STN Deep Learning Paper Implementations: Spatial Transformer Network...
【 图像水印 2019 CVPR】 StegaStamp 论文翻译
wujing1_1的博客
05-11 1330
打印和数字显示的照片能够隐藏可通过互联网连接的成像系统访问的不易察觉的数字数据。另一种思考方式是物理照片，其中隐藏着独特的二维码。本文介绍了解决这一愿景的架构、算法和原型实现。我们的关键技术贡献是 StegaStamp，这是一种学习的隐写算法，能够以接近感知不可见的方式将任意超链接位串稳健地编码和解码为照片。StegaStamp 包含一个深度神经网络，该网络学习一种编码/解码算法，该算法对图像扰动具有鲁棒性，近似于真实打印和摄影导致的失真空间。
环视bev和单面bev怎么区别？
最新发布
02-17
### 环视BEV与单面BEV的区别 #### 环视BEV的特点及其应用 环视BEV（Bird's Eye View）通过融合来自多个摄像头的数据来构建环境的鸟瞰视角图像。这种多角度的信息集成使得模型能够获得更全面的空间理解，尤其适用于复杂场景下的导航和避障任务。由于采用了环绕式的视觉采集方式，因此可以在不依赖额外传感器的情况下实现高精度的地图重建和物体定位[^1]。 #### 单面BEV的特点及其应用 相比之下，单面BEV通常只基于单一方向上的摄像机获取的数据来进行处理。这种方式虽然简化了硬件配置需求并降低了成本，但在某些情况下可能会因为视野局限而导致信息缺失或误判。然而，在特定条件下——比如当车辆前方为主要关注区域时——单面BEV仍然能提供有效的感知能力，并且其计算效率相对较高[^3]。 #### 应用场景对比 - **环视BEV** 更适合用于需要全方位监控周围环境的应用场合，如自动泊车辅助系统、无人驾驶出租车服务等。这些场景下，精确掌握四周情况对于保障安全至关重要。 - **单面BEV** 则更适合那些主要关心正前方路况的任务，例如高速公路驾驶辅助功能或是简单的障碍物预警机制。这类应用场景往往对实时性和响应速度有更高要求，而单面BEV凭借较低延迟的优势可以满足此类需求[^2]。 ```python # 示例代码展示如何根据不同类型的BEV设置不同的参数 def setup_bev_type(bev_type='panoramic'): if bev_type == 'single': config = { "camera_positions": ["front"], "processing_speed": "high" } elif bev_type == 'panoramic': config = { "camera_positions": ["left", "right", "front", "rear"], "processing_speed": "medium" } return config ```
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