3D目标检测是自动驾驶车辆(AV)感知堆栈的至关重要组成部分。为了促进3D感知研究,AV行业已经发布了许多大规模的多模态数据集。然而,尽管在检测常见类别(如汽车和公交车)方面取得了显著改进,最先进的检测器在罕见类别(如_stromler_和_debris_)上的表现仍然不佳,这可能会影响下游规划,从而催生了_长尾3D检测_(
金融界 2025 年 4 月 29 日消息，国家知识产权局信息显示，北京卓视智通科技有限责任公司申请一项名为“一种基于 YOLOv7-pose 的 3D 目标检测方法”的专利，公开号 CN119888441A，申请日期为 2024 年 12 月。专利摘要显示，本申请实施例提供一种基于 YOLOv7‑pose 的 3D 目标检测方法，能够解决现有 3D 目...
3D目标检测是自动驾驶车辆(AV)感知堆栈的至关重要组成部分。为了促进3D感知研究,AV行业已经发布了许多大规模的多模态数据集。然而,尽管在检测常见类别(如汽车和公交车)方面取得了显著改进,最先进的检测器在罕见类别(如_stromler_和_debris_)上的表现仍然不佳,这可能会影响下游规划,从而催生了_长尾3D检测_(LT3D)的...
此外,ImageNet数据集中出现频率最高的类别是“考拉”,而在真实世界目标检测场景中(如人、车、交通标志等)最关注的类别并不在前几位。因此,在使用这些数据集训练目标检测模型时,需要注意这种数据不平衡带来的影响。 评估指标 目标检测任务常用多个标准来衡量检测算法的性能,如每秒帧数(FPS)、精度和召回率。但是,平均...
CenterNet 抛弃了传统的边界框表示方式,为目标检测领域带来了一种全新的视角。它比之前的单阶段检测算法更准确,推理时间更短。它在多种任务(如 3D 目标检测、关键点估计、姿态、实例分割、方向检测等)中均具有很高的精度。 EfficientDet EfficientDet EfficientDet 旨在构建具有更高准确率和运行效率的可扩展检测算法。它...
ShowMeAI资讯日报 2022-07-14 期,字节正大量招聘芯片工程师;YOLOv7目标检测的ONNX实现;基于T5 Transformer抽取文本关键词;Primary 温暖怀旧的Obsidian获奖主题;Poniard 简化了ML模型拟合与比较;清华大学开源操作系统训练营;软件工程资源大列表;4篇前沿论文···Show...
YOLOv7通过对由多个卷积层组成的网络进行改进和优化,增加网络深度和宽度,同时还采用了多达7个尺度的特征图来提高目标检测的准确性。 YOLOv7模型的输入是一张RGB格式的图像,经过卷积神经网络的处理,输出将是一个固定大小的张量,其中每个元素对应一个目标的检测结果。每个元素包含了目标的类别、位置信息(如中心点、...
总结一下,提出的MPDIoU简化了两个边界框之间的相似性比较,适用于重叠或非重叠的边界框回归。因此,在2D/3D计算机视觉任务中,MPDIoU可以很好地替代交并比作为所有性能指标的度量。 在本文中,作者仅关注2D目标检测和实例分割,可以将MPDIoU轻松应用为度量和损失函数。
29832022-11-03 15:14:49未经作者授权,禁止转载 9 10 6 1 来看看YOLOv7的效果吧 科技 计算机技术 人工智能 编程 算法 AI 科技 目标检测 YOLOv7 YOLO 计算机视觉 编程开发 bilibili实用UP主扶持计划 茨欣发消息 【挑战】每天建模一小时,在家接单赚钱养活自己...
针对无人机图像背景复杂、分辨率高、目标尺度差异大等特点,杭州电子科技大学谷雨副教授等提出了一种实时目标检测算法YOLOv5sm+,解决了YOLOv5s算法深度宽度不均衡、分类精度不足等问题,有效提高了无人机场景下实时检测的精度,并通过VisDrone和DIOR数...