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@张小伙
勇闯互联网hpc
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DEFT联合检测和跟踪3DMOT
使用SOTA检测器加上简单的基于空间运动的帧间关联就可以获得相当不错的跟踪表现，它们的效果优于一些使用外观特征进行重识别丢失轨迹的方法。Uber等最近提出的DEFT（Detection Embeddings for Tracking）是一种联合检测和跟踪的模型，它是一个以检测器为底层在上层构建基于外观的匹配网络的框架设计。在二维跟踪上，它能达到SOTA效果并具有更强的鲁棒性，在三维跟踪上它达到了目前SOTA方法的两倍性能。原创 2023-03-03 15:45:53 · 932 阅读 · 3 评论 -
Fasterbev实时鸟瞰图感知
fastbev原创 2023-02-19 11:44:04 · 745 阅读 · 0 评论 -
单目3D目标检测综述
单目3D检测原创 2023-02-16 12:09:28 · 1481 阅读 · 0 评论 -
Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D
bev分割原创 2023-02-14 11:25:03 · 284 阅读 · 0 评论 -
DeepFusionMOT 基于相机和激光雷达融合3d实时跟踪
多目标跟踪原创 2023-01-30 21:50:29 · 1607 阅读 · 3 评论 -
多目标跟踪综述&未来研究方向
MOT还可以应用于各种现实生活中的应用，如安全监控、社会距离监控、雷达跟踪、活动识别、智能老年护理、犯罪跟踪、人员重识别、行为分析等。原创 2023-01-11 22:23:25 · 3574 阅读 · 1 评论 -
CurveFormer: 3D Lane Detection by Curve Propagation with CurveQueries and Attention
提出了CurveFormer，这是一种基于单级transformer的方法，可以直接计算3D车道参数，并可以绕过困难的视图转换步骤原创 2023-01-05 15:51:47 · 938 阅读 · 1 评论