CVPR2019:无人驾驶3D目标检测论文点评 重读CVPR2019的文章,现在对以下文章进行点评. Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 1. introduction 本文提出了完全自动驾驶3D目标检测方法,包括3D图像检测疏密度,语义和几何信息.这个方法命名为Stereo R-CNN,将Faster R-CNN推广到3D图像输入信息,检测和关联左右两部分图像.通过在立体区域建议网络stereo Regio
CVPR2020论文介绍: 3D 目标检测高效算法 CVPR 2020: Structure Aware Single-Stage 3D Object Detection from Point Cloud 随着CVPR2020入选论文的曝光,一篇关于自动驾驶的文章被录用,该论文提出了一个通用.高性能的自动驾驶检测器,首次实现3D物体检测精度与速度的兼得,有效提升自动驾驶系统安全性能.目前,该检测器在自动驾驶领域权威数据集KITTI BEV排行榜上排名第三.论文是如何解决物体检测难题的? View
PointRCNN: 点云的3D目标生成与检测 PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud 论文地址:https://arxiv.org/abs/1812.04244 代码地址:https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN 摘要 本文提出了一种基于点云的三维目标检测方法.整个框架由两个阶段组成:第一阶段用于自下而上的3D方案生成,第二阶段用于在标准坐标系中细化方案
3D目标检测(CVPR2020:Lidar) LiDAR-Based Online 3D Video Object Detection With Graph-Based Message Passing and Spatiotemporal Transformer Attention 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Yin_LiDAR-Based_Online_3D_Video_Object_Detection_W
一.Three.js基本介绍 Three.js是JavaScript编写的WebGL第三方库.提供了非常多的3D显示功能.Three.js 是一款运行在浏览器中的 3D 引擎,你可以用它创建各种三维场景,包括了摄影机.光影.材质等各种对象.你可以在它的主页上看到许多精采的演示.不过,这款引擎目前还处在比较不成熟的开发阶段,其不够丰富的 API 以及匮乏的文档增加了初学者的学习难度(尤其是文档的匮乏,基本没有中文的)Three.js的代码托管在github上面. 二.基本 Demo 1.最基本的H
As you can see, the above cube rotation, acceleration, deceleration stop all through the AlloyTouch to achieve. Demo(Mobile) Code <script src="asset/three.js"></script> <script src="../../alloy_touch.js"></script&g
如你所见,上面的cube的旋转.加速.减速停止都是通过AlloyTouch去实现的. 演示 代码 <script src="asset/three.js"></script> <script src="../../alloy_touch.js"></script> <script> var camera = new THREE.PerspectiveCamera( 70, window.innerWidth
点云 点云是雷达采集到的信息. 关于点云基本介绍参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/22581673 ros中的点云消息结构:http://docs.ros.org/jade/api/sensor_msgs/html/msg/PointCloud2.html # This message holds a collection of N-dimensional points, which may # contain additional information such
