先锋影音资源久久久久久久久 ,一级学生妹毛片,欧美草比,日韩无码高清网站,亚洲热热热,777免费观看成人电影视频,一级乱伦毛片,欧美激精品

點擊上方“小白學(xué)視覺”，選擇加"星標"或“置頂”

重磅干貨，第一時間送達

作者丨黃浴@知乎

來源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/344409383

轉(zhuǎn)載自：計算機視覺life

ArXiv論文 “PanoNet3D: Combining Semantic and Geometric Understanding for LiDAR Point Cloud Detection“，作者來自CMU RI 研究所。

作者覺得大多數(shù)激光雷達檢測方法只是利用目標幾何結(jié)構(gòu)，所以提出在一個多視角框架下學(xué)習(xí)目標的語義和結(jié)構(gòu)特征，其利用激光雷達的特性，2D距離圖像，以此提取語義特征。該方法PanoNet3D結(jié)構(gòu)如圖：

上面分支，LiDAR點云作為輸入，用幾個簡單的局部幾何特征修飾原始點特征，包括全局位置、局部相對所在體素中心的位移。

體素化有兩種：1）3D正常體素化；2）pillarization，類似PointPillars。

下面分支，點云轉(zhuǎn)換為偽距圖像，類似LaserNet，得到結(jié)果如下圖：5個通道，range r, height h, elevation angle theta, reflectance i, occupancy mask m。

饋入2D Semantic FPN (SFPN)，獲取每個像素的深度語義特征。將兩個分支輸出特征匯總并傳遞到主檢測器。最終的框頭部在BEV平面生成檢測建議。單步檢測器，基于anchor，預(yù)測朝向框以及置信度得分。

文中提出了時域多幀融合和空域多幀融合，前者簡單，后者需要選擇關(guān)鍵幀，如圖是一個例子

這里取兩幀n=2做實驗。

檢測頭設(shè)計如圖：初始特征128維，整個場景大小限制為[-51.2, 51.2] [-51.2, 51.2] [-3, 3]米，分別在x-y-z方向。網(wǎng)絡(luò)由ResNet基本塊幾層組成。S表示每層步幅，N表示塊數(shù)。生成的SFPN特征圖具有和該層同樣分辨率的，標記為紅色。可以是，3D voxelize輸入或者pillarize再輸入。

數(shù)據(jù)增強類似SECOND，cropped線下存儲，做隨機全局變換，如translation、scaling、rotation等。

該文實現(xiàn)是基于Det3D：CBGS開源庫：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/poodarchu/Det3D

結(jié)果：

本文僅做學(xué)術(shù)分享，如有侵權(quán)，請聯(lián)系刪文。

下載1：OpenCV-Contrib擴展模塊中文版教程

在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：擴展模塊中文教程，即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴展模塊教程中文版，涵蓋擴展模塊安裝、SFM算法、立體視覺、目標跟蹤、生物視覺、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。

下載2：Python視覺實戰(zhàn)項目52講

在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：Python視覺實戰(zhàn)項目，即可下載包括圖像分割、口罩檢測、車道線檢測、車輛計數(shù)、添加眼線、車牌識別、字符識別、情緒檢測、文本內(nèi)容提取、面部識別等31個視覺實戰(zhàn)項目，助力快速學(xué)校計算機視覺。

下載3：OpenCV實戰(zhàn)項目20講

在「小白學(xué)視覺」公眾號后臺回復(fù)：OpenCV實戰(zhàn)項目20講，即可下載含有20個基于OpenCV實現(xiàn)20個實戰(zhàn)項目，實現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進階。

交流群

歡迎加入公眾號讀者群一起和同行交流，目前有SLAM、三維視覺、傳感器、自動駕駛、計算攝影、檢測、分割、識別、醫(yī)學(xué)影像、GAN、算法競賽等微信群（以后會逐漸細分），請掃描下面微信號加群，備注：”昵稱+學(xué)校/公司+研究方向“，例如：”張三?+?上海交大?+?視覺SLAM“。請按照格式備注，否則不予通過。添加成功后會根據(jù)研究方向邀請進入相關(guān)微信群。請勿在群內(nèi)發(fā)送廣告，否則會請出群，謝謝理解~

PanoNet3D：一個基于激光雷達點云語義和幾何理解的3D目標檢測方法