29th July 2019:submission.pywill save the disparity to the numpy file, not png file. And fix thegenerate_lidar.py. I have modifed the official avod a little bit. Now you can directly train and test pseudo-lidar with avod. Please check the codehttps://github.com/mileyan/avod_pl. ...
End-to-end Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection This paper has been accepted by Computer Vision and Pattern Recognition 2020. End-to-end Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection by Rui Qian*, Divyansh Garg*, Yan Wang*, Yurong You*, Serge Belongie, Bharath Hariharan, Ma...
文章标题:Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving 文章链接:https://arxiv.org/abs/1812.07179 代码链接:https://github.com/mileyan/pseudo_lidar 名词解释: Pseudo-LiDAR(伪激光点云),即通过双目或者单目视觉获取的深度信息,经过投影变换,将每...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1812.07179 代码:https://github.com/mileyan/pseudo_lidar.git 来源:康奈尔大学 论文名称:Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation:Bridging the Gap in 3DObject Detection for Autonomous Driving 原文作者:Yan Wang 3D目标检测算法是自动驾驶领域的核心技术。对于精确并且昂贵的...
(ICLR) Pseudo-LiDAR++: Accurate Depth for 3D Object Detection in Autonomous Driving - mileyan/Pseudo_Lidar_V2
项目链接:https://mileyan.github.io/pseudo_lidar/ 代码链接:https://github.com/mileyan/pseudo_lidar 1)核心观点:基于视觉得深度检测效果不好,很大程度上是因为数据的表达形式,也就是格式选择不对。(这篇的角度很新颖很奇特,因为还是网上没什么参考资料,就又自己强行翻译理解了) ...
代码链接:https://github.com/mileyan/pseudo_lidar 摘要 3D目标检测是一个重要的任务在自动驾驶领域。最近高精度检测率技术清单中,提供3D输入数据被提供从精确但是昂贵的LiDAR(激光雷达)技术。方法基于便宜的单目或者立体图像数据,直到现在,结果全部都是低精度-一个问题比较常见地导致是基于图像深度估...
图4 总体的pipeline:(a) 基于单目的深度估计然后计算出Pseudo-LiDAR伪点云图;(b) 2D 实例掩模图像生成;(c) 3D Bounding Box估计。 实验结果与结论 表1 KITTI验证集上的定量比较 主要解决了pseudo-LiDAR中的噪声带来的局部不对齐和长尾问题,方法为:①用2D-3D bounding box一致性约束来精调3D box;②用instance...
Code: github.com/TRI-ML/dd3d (尚未公开,2021.9.4) 一、简介 NuScenes数据集单目3D目标检测榜单 这篇论文是目前NuScenes(nuscenes.org/object-det)单目3D检测排名第一的工作(截止2021.9.3)。 当前,基于单目图像做3D目标检测的一个主要方向是将单目深度估计整合进来预测三维点云,从而将相机转变为伪激光雷达传感器。
该数据集包含了大量的图像和对应的LiDAR扫描结果,可以用来评估不同算法在三维目标检测方面的性能。作者使用了该数据集的一个子集来训练他们的算法,并在该数据集的另一个子集上进行了定量评估。作者的代码已经开源,可以在https://github.com/mileyan/Pseudo_Lidar_V2上找到。以上信息主要来源于第7,8,9页 论文中的...