为了充分利用KITTI数据集进行3D目标检测研究,需要进行一系列的数据转换和可视化工作。这包括: 点云到图像的转换:通过投影矩阵和旋转矩阵,将点云数据转换到图像坐标系中,实现点云与图像的融合。 鸟瞰图生成:将点云数据投影到地面平面上,生成鸟瞰图,便于观察和分析道路场景。 数据可视化:利用专业的可视化工具(如PCL、Ope...
获取kitti_infos_xxx.pkl 和 kitti_infos_xxx_mono3d.coco.json 的核心函数分别为 get_kitti_image_info 和get_2d_boxes. 第三步:训练 下面展示了一个使用 KITTI 数据集进行 3D 目标检测的典型流程: train_pipeline = [ dict( type='LoadPointsFromFile', coord_type='LIDAR', load_dim=4, # x, y,...
Mono3D[20]首先提出了一种能量最小化的方法,并假设所有的车辆都被放置在地平面上。此外,它通过编码语义分割、上下文信息、大小和位置先验以及典型目标形状,对投影到图像平面的每个候选框进行评分。Deep3DBox [19]通过去除额外的3D形状模型和复杂的预处理操作简化了整个pipeline。它以2D目标检测为基础,利用几何约束,使...
作者将多任务损失分为三部分:单目目标3D检测损失LMono3D、跟踪损失Ltracking和时间一致性损失LCons。 1) 单目目标3D检测损失LMono3D 2) 跟踪损失Ltracking 3) 时间一致性损失LCons 5. 跟踪推断 如图4所示。作者首先在每次tamp时按顺序执行3D对象检测、异构线索提取和空间信息流。然后,存储空间特征及其时间戳。给定当...
MonoLSS主要思路 MonoLSS框架如下图所示。首先,使用与ROI Align相结合的2D检测器来生成目标特征。然后,六个Head分别预测3D特性(深度、尺寸、方向和3D中心投影偏移)、深度不确定性和对数概率。最后,可学习样本选择(LSS)模块自适应地选择样本并进行损失计算。
MonoLSS主要贡献：1. 首次将特征学习问题重新表述为样本选择问题，并开发了新的可学习样本选择（LSS）模块，以自适应地选择样本。2. 设计了MixUp3D数据增强方法，模拟空间重叠，显著提高3D检测性能。3. 在KITTI基准的所有三个类别中排名第一，实现了Waymo数据集和KITTI nuScenes跨数据集评估的SOTA结果。Mon...
此外,利用完整有标签训练集和KITTI额外的48K原始图像,它可以进一步提高MonoFlex在AP@0.7上的汽车检测提升+4.65%,达到18.54%AP@0.7,在KITTI测试排行榜上所有基于单目的方法中排名第一。 2简述 单目3D目标检测是使用单张图像来预测周边目标的类别和3D目标框的任务。单目3D目标检测在自动驾驶及机器人技术中有独特的优势...
astra-vision/MonoScene Star680 [CVPR 2022] "MonoScene: Monocular 3D Semantic Scene Completion": 3D Semantic Occupancy Prediction from a single image computer-visiondeep-learningpytorchmayavimonocularoccupancy-predictionsemantic-scene-understanding2d-to-3dnyu-depth-v2semantic-scene-completionsemantic-kittisingl...
To train FCOS3D on kitti dataset, I did following steps.write the 'fcos3d_r101_caffe_fpn_gn-head_dcn_2x8_1x_kitti-mono3d.py' according to 'fcos3d_r101_caffe_fpn_gn-head_dcn_2x8_1x_nus-mono3d.py'. writer a 'kitti-mono3d.py' in path 'configs/base/datasets' according to 'nus...
kitti上与monoflex、gupnet的对比:与kitti上的其它sota方法对比:小目标上的表现:一些消融实验:背景数据集、目标框级别的数据增强、基于不确定性的过滤器都有助于模型效果的提升。对不同置信度阈值和不确定性阈值也做了实验对比。可视化结...