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查看Linux各发行版本方法

一见

发布于 2018-08-07 04:11:34

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MamBEV：基于 Mamba 框架与 SSM 跨注意力机制，提升 3D 视觉感知任务计算及内存效率并超越现有基准！

框架模型内存效率 ssm

自动构建物体周围环境的鸟瞰视图（BEV）对于自动驾驶和驾驶辅助系统等任务非常有益（Wang等，2023a）。这些方法通常会整合多视角摄像头接收到的信号，并将其转换为周围环境的俯视图。此外，由于这些系统在移动边缘环境中运行，因此在考虑构建准确性的同时还需关注计算成本（Ke等，2024）。

未来先知

2025/04/16

2370

MamBEV：基于 Mamba 框架与 SSM 跨注意力机制，提升 3D 视觉感知任务计算及内存效率并超越现有基准！

CVPR 2022 | 即插即用！华南理工开源VISTA：双跨视角空间注意力机制实现3D目标检测SOTA

图像处理测试服务腾讯云测试服务图像识别

LiDAR (激光雷达)是一种重要的传感器，被广泛用于自动驾驶场景中，以提供物体的精确 3D 信息。因此，基于 LiDAR 的 3D 目标检测引起了广泛关注。许多 3D 目标检测算法通过将无序和不规则的点云进行体素化，随后利用卷积神经网络处理体素数据。然而，3D 卷积算子在计算上效率低下且容易消耗大量内存。为了缓解这些问题，一系列工作利用稀疏 3D 卷积网络作为 3D 骨干网络来提取特征。如图 1 所示，这些工作将 3D 特征图投影到鸟瞰图 (BEV) 或正视图 (RV) 中，并且使用各种方法从这些 2D 特征图生成对象候选 (Object Proposals)。

Amusi

2022/04/18

1.5K0

CVPR 2022 | 即插即用！华南理工开源VISTA：双跨视角空间注意力机制实现3D目标检测SOTA

无需人工标注的 3D 目标检测：基于视觉语言引导的无监督学习方法！

数据库无监督学习模型数据性能

为了安全和有效率的路径规划，自主车辆依赖于3D目标检测，即它们必须准确识别周围交通环境中的目标（例如车辆、骑自行车的人、步行的人）的地点、尺寸和类型。最近的一些3D目标检测器在LiDAR点云上运行，需要通过大量手动标注的数据进行监督训练，这在获得足够质量水平的数据方面既耗时又昂贵。此外，尽管其性能令人印象深刻，但全监督的3D检测器缺乏应对不断变化的目标数据的灵活性，例如由不同的传感器设置。

AIGC 先锋科技

2024/08/27

2720

CVPR2021|CenterPoint ：基于点云数据的3D目标检测与跟踪

图像识别图像处理 linux

代码、论文地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「CenterPoint」，即可直接下载。

3D视觉工坊

2021/03/19

3.7K0

LAM3D 框架：利用视觉 Transformer 实现高效的单目3D目标检测！

数据深度学习卷积神经网络架构框架

目标检测是计算机视觉中的一个基本任务，它涉及到在图像或视频中检测并定位特定的类别目标。2D目标检测意味着确定目标在图像中的位置（以2D边界框表示），并对目标进行特定类别的分类。最先进的目标检测方法可分为两阶段方法（[1, 2, 3]）和单阶段方法（[4, 5, 6]）。两阶段方法遵循 Proposal 驱动的方法：第一阶段生成一组区域 Proposal ，第二阶段使用卷积神经网络将候选位置（目标或背景）分类为目标，并对其进行优化。尽管准确性很高，但它们在推理速度方面存在缺陷，这推动了单阶段目标检测器的需求。单阶段方法通过依赖预定义的 Anchor 框，依靠卷积神经网络在一次通过网络时进行目标定位和分类。

未来先知

2024/08/20

5690

LAM3D 框架：利用视觉 Transformer 实现高效的单目3D目标检测！

nuscenes再创新高！EA-LSS：高效优化LSS方案，即插即用~

框架模型网络性能优化

大家好，很开心能够受邀来到自动驾驶之心分享我们最近针对多模态BEV 3D目标检测的改进方案——EA-LSS。下面将会给大家详细介绍EA-LSS的设计思路与实验。

公众号-arXiv每日学术速递

2023/09/11

1.1K0

CVPR2021|CenterPoint ：基于点云数据的3D目标检测与跟踪

图像识别图像处理 linux 微信深度学习

代码、论文地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「CenterPoint」，即可直接下载。

计算机视觉

2021/03/17

2.1K0

3D目标检测仍是研究热点，改造传统、聚焦难题！目标检测论文推荐

图像识别 https 网络安全

CV君

2023/03/06

1.1K0

商汤科技提出 SparseLIF | 高性能全稀疏3D目标检测器，性能 & 鲁棒性达到 SOTA 水平！

高性能科技数据网络性能

在提交之时（2024/03/08），SparseLIF在nuScenes数据集上取得了最先进的性能，在验证集和测试基准上都排名第一，明显优于所有最先进的3D目标检测器。

AIGC 先锋科技

2024/07/08

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商汤科技提出 SparseLIF | 高性能全稀疏3D目标检测器，性能 & 鲁棒性达到 SOTA 水平！

即插即用 | Lite-FPN让CenterNet系列再涨4个点（3D检测也适用）

函数框架索引网络性能

负责提供周围目标的精确3D边界框的3D目标检测是自动驾驶中必不可少的环境感知任务。最近，依靠激光雷达的精确深度测量，基于激光雷达的检测器取得了优异的性能。然而，LIDAR系统的一些固有缺陷，例如高成本和对不利天气条件的敏感性，不可避免地限制了这些方法的应用。相比之下，摄像机传感器更经济，在雨雪天气下更耐用，并且可以满足严格的车辆法规。

集智书童公众号

2023/09/04

8030

即插即用 | Lite-FPN让CenterNet系列再涨4个点（3D检测也适用）

YOLO0 你只向别人学习一次，新的多模态3D MOT方法！

效率性能编码解决方案数据

3D传感器（如LiDAR和RGB-D相机传感器）的广泛应用导致3D多目标跟踪（MOT）在多个领域得到广泛应用，包括自动驾驶、室内机器人、和无人驾驶飞机等。与2D MOT相比，3D MOT 利用3D空间信息来增强对物理环境的3D理解。

未来先知

2024/09/20

2480

解决边界框框定不准确问题，提高3D目标检测的准确性！

模型数据网络性能优化

激光雷达在自动驾驶领域的广泛应用，使得基于激光雷达的3D目标检测越来越受到关注，并得到了大量的开发。当前高性能的3D检测器通常采用两阶段的网络结构。与单阶段竞争对手相比，两阶段方法涉及额外的耗时操作，如集束抽象[14]和感兴趣区域（RoI）池化[16]，并具有更高的内存负担，限制了其在现场自动驾驶场景中的应用。

未来先知

2024/09/24

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ECCV20| 3D目标检测时序融合网络

图像处理 https 网络安全图像识别

论文题目：An LSTM Approach to Temporal 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds

计算机视觉

2020/12/11

1.5K0

YOLO还真行 | 2D检测教3D检测做事情，YOLOv7让BEVFusion无痛涨6个点，长尾也解决了

rgb yolo 工作数据性能

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）的研究。

集智书童公众号

2023/12/26

1.9K0

YOLO还真行 | 2D检测教3D检测做事情，YOLOv7让BEVFusion无痛涨6个点，长尾也解决了

贾佳亚等提出Fast Point R-CNN，利用点云快速高效检测3D目标

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

作者：Yilun Chen、Shu Liu、Xiaoyong Shen、Jiaya Jia

机器之心

2019/09/17

5320

自动驾驶模型数据网络性能

自动驾驶感知需要对3D几何和语义进行建模。现有的方法通常侧重于估计3D边界框，忽略了更精细的几何细节，难以处理一般的、词汇表外的目标。为了克服这些限制，本文引入了一种新的3D占用预测任务，旨在从多视图图像中估计目标的详细占用和语义。为了促进这项任务，作者开发了一个标签生成pipeline，为给定场景生成密集的、可感知的标签。该pipeline包括点云聚合、点标签和遮挡处理。作者基于Waymo开放数据集和nuScenes数据集构造了两个基准，从而产生了Occ3D Waymo和Occ3D nuScene基准。最后，作者提出了一个模型，称为“粗略到精细占用”（CTF-Occ）网络。这证明了在3D占用预测任务中的优越性能。这种方法以粗略到精细的方式解决了对更精细的几何理解的需求。

公众号-arXiv每日学术速递

2023/08/26

1.3K0

清华大学&英伟达最新｜Occ3D：通用全面的大规模3D Occupancy预测基准

UADA3D 突破激光雷达难题 | 引领无监督域自适应新趋势，助力点云三维目标检测突破！

自动驾驶机器人测试模型数据

基于LiDAR的感知系统对于自动驾驶汽车[20]或移动机器人[41]的安全导航至关重要。一个关键挑战是在车辆环境中对物体进行可靠检测和分类[54]。最先进的（SOTA）三维目标检测方法在很大程度上依赖于用于训练的数据集的质量和多样性，同时也取决于这些数据集在推理过程中如何真实地反映现实世界条件。获取和标注此类数据仍然是一项重大的技术和实践挑战，既耗时又劳动密集。这在三维目标检测模型的大规模开发和部署中构成了一个主要障碍。

集智书童公众号

2024/05/10

9400

UADA3D 突破激光雷达难题 | 引领无监督域自适应新趋势，助力点云三维目标检测突破！

融合点云与图像的环境目标检测研究进展

点云建模计算机视觉机器人视觉

在数字仿真技术应用领域，特别是在自动驾驶技术的发展中，目标检测是至关重要的一环，它涉及到对周围环境中物体的感知，为智能装备的决策和规划提供了关键信息。

一点人工一点智能

2024/03/22

2K0

一文全览 | 2023最新环视自动驾驶3D检测综述！

自动驾驶工作论文摄像头数据

基于视觉的3D检测任务是感知自动驾驶系统的基本任务，这在许多研究人员和自动驾驶工程师中引起了极大的兴趣。然而，使用带有相机的2D传感器输入数据实现相当好的3D BEV（鸟瞰图）性能并不是一项容易的任务。本文对现有的基于视觉的3D检测方法进行了综述，聚焦于自动驾驶。论文利用Vision BEV检测方法对60多篇论文进行了详细分析，并强调了不同的分类，以详细了解常见趋势。此外还强调了文献和行业趋势如何转向基于环视图像的方法，并记下了该方法解决的特殊情况的想法。总之，基于当前技术的缺点，包括协作感知的方向，论文为未来的研究提出了3D视觉技术的想法。

集智书童公众号

2023/09/04

1.3K0

从2D到3D的目标检测综述

学习方法图像识别图像处理编程算法

论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。公众号致力于理解三维视觉领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入我，我们一起每天一篇文章阅读，开启分享之旅,有兴趣的可联系微信dianyunpcl@163.com。

点云PCL博主

2020/11/19

2.2K0

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