”自动驾驶中的3D目标检测“ 的搜索结果

     在3D目标检测中,一般有两类评估指标,一类是将2D检测中的AP挪用到3D检测中,如KITTI,包含3D和BEV两个AP,分别代表3D上的IoU和BEV上的IoU,另一类评估指标则是基于下游任务的,如PKL、SDE等,比如在驾驶场景中,...

     2D目标检测在自动驾驶领域存在很多问题,因为自动驾驶的空间首先是在3D层面上的,而且需要使用RGB图像、RGB-D深度图像和激光点云,输出物体类别及在三维空间中的长宽高、旋转角等信息。这一类检测称为3D目标检测。

     KITTI数据集是一个广泛应用于自动驾驶和计算机视觉领域的公开数据集。该数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院共同创建,旨在提供丰富的场景和多种类型的传感器数据,包括立体摄像头、激光雷达和GPS/...

     VoxelNet-TensorFlow:3D目标检测的新里程 项目地址:https://gitcode.com/jeasinema/VoxelNet-tensorflow VoxelNet-TensorFlow 是一个基于TensorFlow实现的3D对象检测框架,源自著名的研究成果VoxelNet,它在处理...

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