下标p 指代 Pillar 的物理中心,同样要求 x,y 的相对偏移量 为了把稀疏的点云形成稠密的数据,PointPillar 运用了 2 个手段:截取和补齐 截取体现在: 非空的 Pillar 数量超过 P 个则截取,单个 Pillar 点云数量超过 N 个就随机采样 N 个 相反的,补齐体现在: 如果 Pillar 数量过少,或者单个 Pillar 点云过少...
3. 网络构建 接下来,我们构建PointPillar网络结构,包括基础网络和检测头: AI检测代码解析 classPointPillarNetwork(torch.nn.Module):def__init__(self):super(PointPillarNetwork,self).__init__()self.feature_extractor=PointPillarFeatureExtractor()# 这里可以添加其他层,比如全连接层defforward(self,point_cloud...
PointPillar:利用伪图像高效实现3D目标检测 3D点云检测的现状如何 最近几年点云的三维目标检测一直很火,从早期的PointNet、PointNet++,到体素网格的VoxelNet,后来大家觉得三维卷积过于耗时,又推出了Complex-yolo等模型把点云投影到二维平面,用图像的方法做目标检测,从而加速网络推理。 所以在点云上实现3D目标检测通常就是...
1、前言 在本篇博客中,我们将探讨英伟达(NVIDIA)推出的激光感知技术PointPillar的推理及其可视化方法。PointPillar是一种高效的3D目标检测模型,特别适用于处理来自激光雷达的点云数据,这在自动驾驶和机器人导航等领域具有重要应用。 GitHub- NVIDIA-AI-IOT/Lidar_AI_Solution: A project demonstrating Lidar related AI ...
使用单卡训练pointpillar: python tools/train.py configs/pointpillars/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-3class.py 如果报如下错误 TypeError: expected dtype object, got 'numpy.dtype[bool_]' 降numpy的版本到1.19.0, 执行 pip install numpy==1.19.0 ...
PointPillar算法是一种基于点云数据的目标检测算法。在计算机视觉中,点云是由激光雷达或深度摄像头等传感器获取的一系列三维点的集合。这些点代表了物体的表面形状和位置信息,可以用于识别和理解环境中的物体。 PointPillar算法的核心思想是通过将点云数据投影到一个二维格子中,然后使用卷积神经网络进行目标检测。具体来说...
PointPillar在自动驾驶、机器人导航和智能安防等领域具有广泛的应用场景。在自动驾驶中,PointPillar可以实现对道路上的车辆、行人和交通标志等物体进行实时检测和跟踪,从而帮助车辆做出及时的决策和规避危险。在机器人导航中,PointPillar可以帮助机器人感知周围环境,避免障碍物和规划最优路径。在智能安防中,PointPillar可以用...
首先在x-y平面上投影出来一个h x w的网格.即划出h x w个pillar出来. 原始的点云数据point有(x,y,z,r)4个维度,r代表反射率.我们将其扩展为9个维度(x,y,z,r,x_c,y_c,z_c,x_p,y_p,带c下标的是点相对于柱子中的点的质心的偏差,带p下标的是对点相对于柱子物理中心的偏差。每个柱子中点多于N...
从过去到PointPillar 处理点云最先是需要大量的手工作业,后来VoxelNet第一次引入了真正的端到端的特征学习。但 VoxelNet 又是基于 PointNet 的基础上做了进行的模型设计的,其有 2 个不足的地方: 运用了 3D 卷积,这个对 GPU 不友好 速度慢,只有 4.4 Hz ...
本代码将SE模块融入pointpillar骨干网络中,使得每一个卷卷积过后都经过一个SE模块再进行上采样。 1. 完成OpenPCDet安装与环境配置(我的环境为ubuntu22.04、python3.7、pytorch11.3) 安装、测试和训练OpenPCDet:一篇详尽的指南_openpcdet 安装-CSDN博客blog.csdn.net/laukal/article/details/139395806 ...