YOLO3D和YOLOv4在PyTorch框架下实现。

简介：
YOLO3D-YOLOv4-PyTorch 本文依托于YOLOv4在PyTorch上的实现。它展示了如何利用鸟瞰图（BEV）地图，并对3D LiDAR点云的高度、强度和密度信息进行编码，从而实现实时3D对象检测。输入图像的尺寸为608 x 608 x 3，输出结果包含了7个自由度的对象信息，具体包括：(cx, cy, cz, l, w, h, θ)，其中cx、cy、cz代表对象的中心坐标，l、w、h分别表示边界框的长度、宽度和高度，而θ则表示包围盒的航向角，以弧度为单位。本文所识别的对象类别涵盖汽车、行人以及骑自行车的人。 关于技术细节，该系统支持张量板嵌入/切口增强训练。为了方便使用，2.入门部分提供了关于库的信息以及相关的安装说明，具体步骤请参考官方网站提供的详细安装指南，并通过 `pip install -U -r requirements.txt` 命令进行安装。此外，还需要准备数据：从下载3D KITTI检测数据集中的Velodyn数据。