目录 目的 如何实现 kitti数据集简介 kitti数据集的raw_data 利用kitti提供的devkit以及相应数据集的calib文件 解读calib文件夹 解读devkit 目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ ca

由于上一篇博客所提到的论文中的训练数据是KITTI的数据集,因此如果我想要用自己的数据集进行训练的话,就需要先弄清楚KITTI数据集的格式,在以下的网址找到了说明: 首先,数据描述中是这样的: 在以下的网址中有具体每个维度所代表的意义的说明: https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/v4.0.0-rc.3/digits/extensions/data/objectDetection/README.md 那么接下来就是将自己的训练数据集转成上述的格式,然后用自己

Before 近期在调研关于RGBD在室内移动机器人下的语义导航的研究.目前帝国理工的Andrew Davison在这边有两个团队在研究,分别是Fusion++ 和 这篇 MaskFusion.这篇是我阅读文章时的笔记,整理一下发上来和大家一起分享.文章末尾有关于到移动机器人应用rgbd语义slam的一些小想法,有想法欢迎在评论区一起探讨. 这篇文章在上传到axiv的时候即被Fusion++引用,并被其做了一些苍白的比较:"虽然其能支持动态环境,但该文章并没有完成精细的物体重建,未来二者融合会是

写在前面 原始视频(30fps) 补帧后的视频(240fps) 本文是博主在做实验的过程中使用到的方法,刚好也做为了本科毕设的翻译文章,现在把它搬运到博客上来,因为觉得这篇文章的思路真的不错. 这篇文章的简要思路:整个网络由两个U-Net构成,第一个U-Net负责计算光流,第二个U-Net负责矫正光流(有点借鉴了残差的意思),从而对视频进行补帧. 参考资料: 原文: Super SloMo: High Quality Estimation of Multiple Intermediate Fra

Vins-Fusion源码:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion 摘要 应项目需要,侧重学习stereo+gps融合 转载几篇写的比较好的博客 1. 萌新学VINS-Fusion(三)------双目和GPS融合 主函数文件与GPS融合的程序入口在KITTIGPSTest.cpp文件中,数据为KITTI数据集数据集为 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php以 [2011

CVPR2019论文解读:单眼提升2D检测到6D姿势和度量形状 ROI-10D: Monocular Lifting of 2D Detection to 6D Pose and Metric Shape 论文链接地址:https://arxiv.org/pdf/1812.02781.pdf 摘要内容: 本文提供了基于端到端单目3D目标检测和度量形状检索的深度学习方法.为了在3D中提升2D检测,定位,以及缩放,提出了一种新的loss函数.不同于各自独立的优化这些数量,3D示例允许适当的度量box

多目标跟踪:CVPR2019论文阅读 Robust Multi-Modality Multi-Object Tracking  论文链接:https://arxiv.org/abs/1909.03850 代码链接:https://github.com/ZwwWayne/mmMOT 摘要 在自主驾驶系统中,多传感器感知是保证系统可靠性和准确性的关键,而多目标跟踪(MOT)则是通过跟踪动态目标的序列运动来提高系统的可靠性和准确性.目前大多数的多传感器多目标跟踪方法要么依赖于单一的输入源(如中心摄像机

前言 经常用R处理数据的分析师都会对dplyr包情有独钟,它强大的数据整理功能让原始数据从杂乱无章到有序清晰,便于后期进一步的深入分析,特别是配合上数据库的使用,更是让分析师如虎添翼,轻松搞定Excel难以驾驭的数据容量,下面我们通过一个实用案例来具体看看如何将R和数据库完美融合在一起.在以后的博客中我们还会陆续讲解dplyr包的各种功能和用SQL语言访问数据库的方法. dplyr包可以配合一系列数据库使用,如:sqlite, mysql and postgresql.这里我们着重探讨sqlit

一篇BMVC18的论文,关于semantic keypoints matching.dense matching的工作,感觉比纯patch matching有意思,记录一下. 1. 摘要 提出一种针对correspondence matching的直接解决方案.没有采用一贯的基于正负样本对(一般需要困难负样本挖掘)的解决方案,本文提出了一种相似性热图生成器(similarity heatmap generator )来直接处理.对于所有query points直接在目标图像中生成相似性热图.结果

文章链接 Abstract 本文研究稀疏输入下的卷积神经网络,并将其应用于稀疏的激光扫描数据的深度信息完成实验.首先,我们表明,即使当丢失数据的位置提供给网络时,传统卷积网络在应用于稀疏数据时性能也很差.为了克服这个问题,我们提出了一个简单而有效的稀疏卷积层,它在卷积运算中明确地考虑了丢失数据的位置. 我们在各种baseline方法的合成和实际实验中证明了所提出的网络架构的好处.与密集型的baseline相比,提出的稀疏卷积网络可以很好地推广到新的数据集,并且对于数据稀疏性水平是不变的. 对于我

最近正在研究行人检测,学习了一篇2014年发表在ECCV上的一篇综述性的文章,是对行人检测过去十年的一个回顾,从dataset,main approaches的角度分析了近10年的40多篇论文提出的方法,发现有三种方法(DPM变体,Deep networks,Decision forests)都取得了相似的最好结果,并总结了feature,additional data以及context information等对于detection quality的影响. 1.Introduction 行人检

5.4 控制流  语句(statement)是一条单独的R语句或一组复合语句(包含在花括号{ } 中的一组R语 句,使用分号分隔):  条件(cond)是一条最终被解析为真(TRUE)或假(FALSE)的表达式:  表达式(expr)是一条数值或字符串的求值语句: q    序列(seq)是一个数值或字符串序列. q  5.4.1重复和循环 q  1.for结构  循环重复地执行一个语句,直到某个变量的值不再包含序列seq中为止 q  语法:for(var in seq) statemen

端到端学习几何和背景的深度立体回归 摘要     本文提出一种新型的深度学习网络,用于从一对矫正过的立体图像回归得到其对应的视差图.我们利用问题(对象)的几何知识,形成一个使用深度特征表示的代价量(cost volume).我们通过对这一匹配代价卷使用3D卷积来学习结合上下文信息.利用本文提出的一种可微分的soft argmin操作可以对匹配代价卷回归得到视差值,这使得我们可以直接端到端地训练我们的网络达到亚像素级别的精度,而不需要任何后处理和正则化.我们在Scene Flow和 KITTI数据

最近正在研究行人检测,学习了一篇2014年发表在ECCV上的一篇综述性的文章,是对行人检测过去十年的一个回顾,从dataset,main approaches的角度分析了近10年的40多篇论文提出的方法,发现有三种方法(DPM变体,Deep networks,Decision forests)都取得了相似的最好结果,并总结了feature,additional data以及context information等对于detection quality的影响. 1.Introduction 行人检

MOTS:多目标跟踪和分割论文翻译 摘要: 本文将目前流行的多目标跟踪技术扩展到多目标跟踪与分割技术(MOTS).为了实现这个目标,我们使用半自动化的标注为两个现有的跟踪数据集创建了密集的像素级标注.我们的新标注包含了10870个视频帧中977个不同对象(汽车和行人)的65,213个像素掩膜.为了进行评估,我们将现有的多目标跟踪指标扩展到这个任务.同时,我们还提出了一种新的基线方法,该方法通过单个神经网络解决检测,跟踪和分割问题.我们通过在MOTS标注(MOTS annotations)上面训练

3D深度估计 Consistent Video Depth Estimation 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.15021.pdf 项目网站:https://roxanneluo.github.io/Consistent-Video-Depth-Estimation/ 这项研究主要探究了如何生成准确度和几何一致性更高的视频重建结果,目前该论文已被计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2020 接收,代码也将在未来开源. 摘要 提出了一种重建单眼视频中所有像素的

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

CVPR2020:点云三维目标跟踪的点对盒网络(P2B) P2B: Point-to-Box Network for 3D Object Tracking in Point Clouds 代码:https://github.com/HaozheQi/P2B 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Qi_P2B_Point-to-Box_Network_for_3D_Object_Tracking_in_Point_

目录 摘要 1.引言: 2.点云深度学习的挑战 3.基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4.直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 局部结构计算方法 4.2.1 不探索局部相关性的方法 4.2.2 探索局部相关性的方法 4.3 基于图 5. 基准数据集 5.1 3D模型数据集 5.2 3D室内数据集 5.3 3D室外数据集 6. 深度学习在3D视觉任务中的应用 6.1 分类 6.2 分割 6.3 目标检测 7. 总结与结论 (Rem

KITTI数据集提供了双目图像,激光数据,和imu/gps位置信息,其中还包括了大量的算法.下载地址为:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php 例如一个153帧的序列,其中图像: 激光数据: 车体位置信息: 以及各个传感器的标定数据: 还包括各种语言的接口文件: