PointPillars算法作为一种新兴的激光点云3D目标检测算法,以其高效和准确的特点在无人驾驶等领域展现出了广阔的应用前景。未来,随着技术的不断进步和应用需求的不断提升,我们有理由相信PointPillars算法将在3D目标检测领域发挥更大的作用。 同时,我们也应该看到,PointPillars算法仍然存在一些挑战和需要改进的地方。例如,如何...
PointPillars是一个一阶段(one-stage)端到端(end-to-end)的点云物体检测网络。在提取特征上用了PointNet的网络结构,但是同时采用了voxel的思想:在一定范围内垂直的columns中,我们对这个范围内的点进行整理,忽略其z方向的信息,这样就能够用2D卷积进行处理。pointpillar分为以下三个阶段: 将点云云转换成伪图像 利用2D...
《PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds》是一篇发表在CVPR 2019上关于激光点云3D目标检测的文章,其中提出了一种新的点云编码方法用于给PointNet提取点云特征,再将提取的特征映射为2D伪图像以便用2D目标检测的方式进行目标检测。本文将对PointPillars算法模型进行简要的解读。 模型结构 Poin...
摘要 现有的点云目标检测方法虽然层出不穷,但主要以提升检测精度为主,检测效率较低,很难满足实际应用时的实时性需求。PointPillars[1]方法通过一种创新的点云特征处理方法,明显提升了点云目标检测的速度,为工业界的实际应...展开更多 Although the existing point cloud object detection methods are constantly being...
算法 递归 ico 斐波那契数列 PointPillars:点云物体识别的快速编码 作者:Panzerfahrer0. 前言虽然论文已经发表一年多了, 截止目前 (2020.04.18) pointpillar 依旧是kitti排行榜上速度最快的"男人", 而且有着不错的AP结果,出自安波福,是为数不多可以应用在自动驾驶领域的模型.论文链接:https://arxiv.org/pdf/1812...
2、基于点云的目标检测算法PointPillars与稀疏卷积 3、PointPillars在TensorRT平台的移植部署 4、CUDA加速实践及经验解析 主讲人 王通,觉非科技高级算法工程师,负责觉非科技点云检测算法的开发与高性能部署,在CUDA应用加速领域有丰富经验,研发了觉非科技自有点云算法加速引擎,已在路侧与车端场景开发迭代了多款检测模型。
python ./pytorch/train.py train --config_path=./configs/pointpillars/car/xyres_16.proto --model_dir=/path/to/model_dir If you want to train a new model, make sure "/path/to/model_dir" doesn't exist. If "/path/to/model_dir" does exist, training will be resumed from the last ch...
到此,验证pointpillars算法pytorch模型转换成为pfe.onnx与rpn.onnx精度对比基本完成。具体的代码将会在我的github上面进行更新,目前结果来看模型转换成功,下一篇将会将其使用TensorRT进行加速来对比一下经过TensorRT优化加速之后,效率提升了多少,敬请期待。 参考文献 https://github.com/SmallMunich/nutonomy_pointpillars htt...
pointpillars在BEV(上图)和框投影到图像上的可视化效果。 6、结论 PointPillars是一种可以在激光雷达点云上进行端到端训练的网络和编码器。在 KITTI中,PointPillars以较快的速度展示了较高的检测性能(BEV 和3D),实验结果表明,PointPillars为3D对象检测提供迄今为止最好的激光雷达pipeline。 微信公众号关注“视觉算法学堂...
PointPillars的github主页上的代码 https://github.com/nutonomy/second.pytorch 复现总是报错,需要注意以下两点: llvmlite要选择0.26.0版本,使用conda安装 conda install llvmlite==0.26.0numba版本都行,只要…