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Frustum-ConvNet: PyTorch 中的 F-ConvNet 用于 3D 物体检测

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简介：
简介：Frustum-ConvNet 是基于 PyTorch 实现的 F-ConvNet 网络，专门针对 3D 物体检测任务优化。该模型利用视锥体数据提高物体识别精度和效率，在自动驾驶等领域有广泛应用前景。 Frustum ConvNet：Sliding Frustums 聚合局部点特征以进行 Amodal 3D 对象检测这个存储库是我们 IROS 2019 论文的内容。如果您发现这项工作对您的研究有用，请考虑引用。 @inproceedings { wang2019frustum, title = { Frustum ConvNet: Sliding Frustums to Aggregate Local Point-Wise Features for Amodal 3D Object Detection }, author = { Wang, Zhixin and Jia, Kui }, booktitle = { 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems }

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  • Frustum-ConvNet: PyTorch 中的 F-ConvNet 用于 3D 物体检测
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    简介：Frustum-ConvNet 是基于 PyTorch 实现的 F-ConvNet 网络，专门针对 3D 物体检测任务优化。该模型利用视锥体数据提高物体识别精度和效率，在自动驾驶等领域有广泛应用前景。 Frustum ConvNet：Sliding Frustums 聚合局部点特征以进行 Amodal 3D 对象检测这个存储库是我们 IROS 2019 论文的内容。如果您发现这项工作对您的研究有用，请考虑引用。 @inproceedings { wang2019frustum, title = { Frustum ConvNet: Sliding Frustums to Aggregate Local Point-Wise Features for Amodal 3D Object Detection }, author = { Wang, Zhixin and Jia, Kui }, booktitle = { 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems }
     
  • Universal Perception Large-Kernel ConvNet (UniRepLKNet)
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    简介：UniRepLKNet是一种创新的大核卷积神经网络架构，专为高效处理大规模视觉数据设计，适用于图像识别和视频理解等任务。 模型结构及代码结构图高清版
     
  • 卷积神经网络（CNN、ConvNet）原理详解
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    本文章深入浅出地讲解了卷积神经网络(CNN, ConvNet)的工作原理，包括其架构特点及应用领域，帮助读者理解CNN在图像识别中的作用和优势。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有网格结构的数据，如时间序列数据或图像。CNN通过模仿生物视觉系统的工作方式来识别视觉模式，并且在计算机视觉领域取得了显著的成功。该架构利用局部连接和权重共享的特性减少参数数量的同时提高了特征提取的能力。此外，卷积层之后通常会加入池化（Pooling）操作以降低空间维度并增加模型对位置变化的鲁棒性。 CNN广泛应用于图像分类、物体检测以及语义分割等任务中，并且在诸如ImageNet竞赛等多个计算机视觉挑战赛上取得了优异的成绩。近年来，随着计算资源的增长和数据集规模的扩大，研究人员不断探索新的架构设计以进一步提升性能与效率。
     
  • mmdetection3d：OpenMMLab的先进通用3D物体检测平台
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    MMDetection3D是OpenMMLab推出的一个先进的开源库，专注于三维空间中的物体检测任务。它为研究者提供了丰富的模型和工具，推动了自动驾驶、机器人视觉等领域的技术进步。 我们发布了代码库v0.11.0，在最近的第五届AI驾驶奥运会比赛中，我们获得了最佳PKL奖，并在多模式项目中获得第二名，同时还有视觉效果奖项。我们的代码和模型即将发布！ MMDetection3D是一个基于PyTorch的开源对象检测工具箱，专为通用3D检测设计。它是OpenMMLab项目的一部分。 主要特点包括： - 支持多种单模态及多模态检测器，如MVXNet、VoteNet和PointPillars等。 - 适用于室内和室外场景下的3D物体检测，支持ScanNet、SUNRGB-D、Waymo、nuScenes、Lyft以及KITTI数据集。对于nuScenes数据集，我们还提供了额外的支持。 此项目与PyTorch兼容，并且可以使用master分支与PyTorch 1.3+版本一起工作。
     
  • PyTorch物体检测实战指南.txt
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    本书为读者提供了一站式的PyTorch物体检测解决方案，涵盖了模型搭建、训练及应用等各个层面的知识与实践技巧。 PyTorch物体检测实战文本主要介绍了如何使用PyTorch进行物体检测的相关知识和技术实践。文中详细讲解了从环境配置到模型训练的全过程，并提供了丰富的代码示例和调试技巧，帮助读者快速掌握基于PyTorch框架下的物体检测项目开发方法。
     
  • OpenPCDet：一个用于基于LiDAR的3D物体检测的工具箱
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    OpenPCDet是一款开源软件工具箱，专注于利用激光雷达数据进行三维目标检测研究与应用开发。 OpenPCDet 是一个清晰且简单的开源项目，专注于基于LiDAR的3D物体检测，并提供 ， 和 的官方代码版本。 变更日志： [2020-11-27]：错误修复——如果您想使用我们提供的Waymo评估工具，请重新准备Waymo数据集（版本1.2）中的验证信息。请注意，您不需要重新准备训练数据和真实数据库。 [2020-11-10]：新增功能——最新的结果为 提供了支持。目前，在Waymo开放数据集中提供了SECOND、PartA2 和 PV-RCNN 的配置和结果，并且可以通过修改其数据集配置轻松支持更多模型。 [2020-08-10]：错误修复——已更新提供的NuScenes 模型，以修复加载错误。如果您需要使用预训练的NuScenes 模型，请重新下载它。 [2020-07-30] ：OpenPCDet v0.3.0 已发布，具有以下功能：现在支持 。目前，在Waymo开放数据集中提供了SECOND、PartA2 和 PV-RCNN 的配置和结果，并且可以通过修改其数据集配置轻松支持更多模型。
     
  • 基于YOLOv5与PyTorch的ROS实时物体检测-YOLOv5-ROS.rar
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    本资源提供了一个结合YOLOv5目标检测模型和ROS（机器人操作系统）的Python实现项目。利用PyTorch框架，实现在ROS环境中对视频流进行实时物体识别与跟踪功能，适用于机器人视觉应用开发。 在当前的机器人操作系统（ROS）领域里，实时目标检测技术的发展已成为推动机器人自主性和智能化的关键因素之一。YOLOv5作为You Only Look Once系列算法中的最新成员，因其速度快、精度高等特点，在实时目标检测任务中备受青睐。结合PyTorch深度学习框架，开发者能够更高效地构建和训练检测模型。将YOLOv5与ROS相结合，则可以使目标检测技术在机器人系统中得到实际应用，并大大增强机器人的环境感知能力。 本项目文件集的核心内容是实现了一个基于YOLOv5和PyTorch的ROS实时目标检测系统，利用深度学习算法实现在机器人操作平台上进行实时对象检测。YOLOv5作为核心检测算法采用端到端训练方式，在单个神经网络中直接预测目标类别与位置，从而显著提升检测速度及准确度。而PyTorch则提供了强大的张量计算能力和灵活的编程接口，便于研究人员和开发者快速实现并部署复杂模型。 在ROS框架下，实时目标检测系统能够更好地适应实际应用场景，例如自动化导航、智能监控以及工业检测等领域。通过与ROS集成，YOLOv5算法可以接收机器人传感器提供的实时数据流，并进行迅速处理以提供精准的环境感知信息。该系统涵盖的功能包括但不限于识别和跟踪移动物体、判断物体类型及估算其尺寸位置等。 文件集中的具体实现可能涉及YOLOv5模型训练过程，这需要大量标注过的图片数据集来确保准确地识别各类目标；同时也可能包含将训练好的模型集成到ROS的步骤，如加载预处理流程设计检测结果输出与ROS通信接口。这样的集成要求开发者具备一定ROS开发经验，并了解如何在该环境中部署深度学习模型。 值得注意的是，在YOLOv5和ROS结合时可能会遇到技术挑战，例如确保系统的实时性和稳定性、解决不同传感器数据同步问题以及优化系统适应多种机器人平台等。这些问题的解决需要深入了解ROS架构及YOLOv5工作原理，同时不断测试调优系统性能。 基于YOLOv5和PyTorch的ROS实时目标检测系统为机器人的环境感知能力提供了强大支持，并为未来智能机器人系统的开发应用开辟了新的可能性。通过该系统，机器人能够更好地理解周围环境并执行更复杂精准的任务。
     
  • 快速3D碰撞检测——GJK算法：用于凸面3D物体的MATLAB实现
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    本简介介绍了一种基于GJK算法的快速3D碰撞检测方法，并展示了其在MATLAB中针对凸面三维物体的具体实现，为开发者和研究者提供了一个高效的解决方案。 GJK（Gilbert-Johnson-Keerthi）碰撞检测算法在 MATLAB 中的实现。GJK.m 函数获取形状顶点数据并返回两个形状是否穿透。该算法仅适用于凸形物体！MAIN_example.m 文件对两个多面体进行动画处理，并在两者相互碰撞时停止。
     
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