上图显示用于逐目标深度估计的多级融合框架概述:首先进行二维目标检测和跨帧跟踪检测,为每个目标构建一个tracklet;然后,构建跨帧目标的伪激光雷达表示,以及当前帧的RGB图像特征;自运动补偿应用于每个tracklet的所有伪激光雷达patch,并转换到相同的坐标系;最后,对当前帧的RGB图像特征和时间融合的伪激光雷达特征进行融合,以...
本例中深度估计网络用的是psmnet,使用的官方用KITTI数据集训练好的权重,目标检测部分使用的是yolov8-seg,只标注了100多张手脸数据(由于是掩码模式比较难标),相机使用的ZED双目相机,在对相机标定好后对图像畸变校正然后深度估计,对估计到的视差图和内参Q矩阵得到深度
目标检测(Object Detection)的任务是在图像中找出检测对象的位置和犬小,是计算机视觉领域的核心问题之一,在自动驾驶、机器人和无人机等许多领域极具研究价值。 随着深度学习的兴起,基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。深度学习是指在多层神经网络上运用各种机器学习算法决图像、文本等各种问题的算法集合。因此,基于...
完全按照mmcv模板写的,在数据读取部分还借鉴了mmdetection的代码,是OpenMMLab中的目标检测库,可以说如果想看懂Featdepth源码结构,必须先学习一下mmcv框架,了解其核心组件Register/Config/Hook/Runner等功能和用法,最好也看看源码。
temporal stereo则是从图像序列中估计深度信息,这些图像之间的相机自运动是已知的(如下图c)。现在多视图3D目标检测中,常用的方法仍然是基于单目图像的,基于立体的方法研究较少。 在多视图3D目标检测中,不同相机的视野(FoV)不一定需要重叠,这使得...
本文解决了在给定一些摄像机运动测量值(例如来自机器人运动学或车辆里程测量法)的情况下学习估计被检测物体深度的问题。 我们通过以下方法实现这一目标:1)设计一个循环神经网络(DBox),它使用边界框和未校准的相机运动的广义表示来估计目标的深度,以及2)通过运动和检测数据集(ODMD)引入目标深度。 ODMD训练数据是可...
一种基于深度估计的显著性目标检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于深度估计的显著性目标检测方法说明:本发明提供了一种基于深度估计的显著性目标检测方法,属于目标检测技术领域;解决了现有技术存在的检测目标...专利查询请上爱企查
在这项工作中,作者提出了一种基于特征检测器-描述符的检测方法和一种基于单应性的姿态估计技术,利用深度信息,作者根据三维空间中的二维平面表示来估计目标的姿态。预训练机器人执行arXiv:2101.07347v1 [cs。一套经典把握;典型抓取描述了机器人末端执行器应该如何以固定姿态相对于一个物体放置,以便它可以安全地抓取它...
提出一种自动驾驶场景下基于目标检测和单目深度估计融合框架实现的方法。该方法利用目标检测网络对道路行人以及车辆进行识别,输出目标的检测框坐标以及各自类别,通过单目深度估计网络从单张RGB图像中重建稠密深度图从而获得深度信息,将目标检测框坐标信息和恢复的稠密深度图相融合,再经过Otus算法对目标检测框内的图片背景滤...
在估计的深度图上对已有算法和我们的ForeSeE进行定量比较。 目标检测 这部分实验的目的是为了验证深度估计对目标检测任务的帮助,并展开进行定量的分析. 3D对象检测的定性结果。地面真实3D边界框为红色;预测为绿色 基于KITTI基准的单目3D对象检测结果。我们报告了汽车类别的APBEV / AP3D(以百分比为单位)。F-PN是指Frus...