开源| Pseudo-LiDAR将立体图像转换成激光数据的格式,经过在kitti的数据集上的测试表现效果优异 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激光点云数据来说当前的3D检测算法具有很高的检测精度。然而到目前为止,使用廉价的单目相机或者立体相机数据的检测算法仍然很难达到较高的精度,出现这
Recently, the pseudo-LiDAR gains increasing attention since it provides the probability of replacing the expensive LiDAR with the camera in autonomous driving. However, due to the fixed field of view of the camera, the pseudo-LiDAR point cloud suffers from the limited spatial range. In this ...
Pseudo-LiDAR主要探讨了为什么Image-based 3D Perception与LiDAR-based 3D Perception之间存在较大的gap,并且提出了bridge this gap的解决方案。 二、核心思路总结 首先利用DRON或PSMNET从单目(Monocular)或双目(Stereo)图像获取对应的深度图像(depth map),然后将原图像结合深度信息得到伪雷达点云 (pseudo-LiDAR),最后用...
Pseudo-LiDAR++: Accurate Depth for 3D Object Detection in Autonomous Driving Yurong,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
五、Pseudo-Lidar 3D detection(PL) 论文也给出了一套基于伪激光雷达做3D目标检测的方案作为对比,流程大概如下:首先通过PackNet进行单目深度估计,并将生成的深度图转换成点云,然后将每一个像素点的点云坐标和图像像素值拼接成一个6维的tensor,再基于现有的2D目标检测器获取ROI区域,将每一个ROI区域所对应的6通道ten...
从Bird's Eye View(BEV)角度去观察pseudo-LiDAR数据:这样从俯视角度,3D信息被转化成为2D图像(保留宽和深,高度存在通道中),AVOD。 数据表示形式至关重要: 尽管pseudo-LiDAR和深度图中是相同的信息转化而来,但是本文主张pseudo-LiDAR数据更适用于基于卷积神经网络的3D目标检测。
4 Convert predictions to Pseudo-LiDAR and Planes Here, I provide an example. You have to change the paths accordingly. In this example, it will load calibrations fromcalib_dir, and load depth maps fromdepth_dir. The results will be saved insave_dir. ...
具体来说,执行单目深度估计并将输入图像提升到伪激光雷达(pseudo-LiDAR)点云的表示形式,然后...信息来,然后利用单目深度将2D图片投射到3D空间,从而模拟雷达点云信号,之后可以利用基于点云的3D目标检测算法。 二、单目3D目标检测算法解析2.1基于图片的方法:D4LCN-学习深度引导卷积单...
代码链接:https:///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计的缺少。
End-to-end Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection byRui Qian*,Divyansh Garg*,Yan Wang*,Yurong You*,Serge Belongie,Bharath Hariharan,Mark Campbell,Kilian Q. WeinbergerandWei-Lun Chao Citation @inproceedings{qian2020end, title={End-to-End Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detecti...