首个面向自动驾驶领域的3D点云目标检测教程！(单模态+多模态/数据+代码)

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.08485.pdfgithub地址：https://github.com/haotian-liu/LLaVALLaVA文章1. 基本思想简单来说是想借助GPT-4的能力，丰富image-text数据集中的文本信息，例如在一个数据集包含以下两种信息:从image caption的任务获取到caption的文本从目标检测或者分割的任务获取

# coding: utf-8import requestsimport openpyxlfrom openpyxl import load_workbookfrom bs4 import BeautifulSoupimport lxmlimport reimport datetimepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\误删\pytho

利用LLM(Large Language Model)做多模态任务大型语言模型LLM（Large Language Model）具有很强的通用知识理解以及较强的逻辑推理能力，但其只能处理文本数据。虽然已经发布的GPT4具备图片理解能力，但目前还未开放多模态输入接口并且不会透露任何模型上技术细节。因此，现阶段，如何利用LLM做一些多模态任务还是有一定的研究价值的。下面是近几年基于LLM做vision

背景介绍3D检测用于获取物体在三维空间中的位置和类别信息，主要基于点云、双目、单目和多模态数据等方式。其中，点云数据由于具有较为丰富的几何信息，相比于其它单模态数据更为稳定，基于激光雷达点云数据的3D目标检测技术被越来越多地应用在自动驾驶、移动机器人中。随着AI技术的大规模落地，图森、百度、滴滴、Waymo、华为、纵目科技、智加科技、Momenta、赢彻科技、小鹏、蔚来、魔视智能等公司开始逐渐落地

背景介绍3D检测用于获取物体在三维空间中的位置和类别信息，主要基于点云、双目、单目和多模态数据等方式。其中，点云数据由于具有较为丰富的几何信息，相比于其它单模态数据更为稳定，基于激光雷达点云数据的3D目标检测技术被越来越多地应用在驾驶、移动机器人中。随着AI技术的大规模落地，图森、百度、滴滴、Waymo、华为、纵目科技、智加科技、Momenta、赢彻科技、小鹏、蔚来、魔视智能等公司开始逐渐落地

标题：Probabilistic 3D Multi­Modal,Multi­Object Tracking forAutonomous Driving作者：Hsu-kuang Chiu, Antonio Prioletti, Jie Li, and Jeannette Bohg​编译：廖邦彦审核：lionheart摘要多目标跟踪是确保自动驾驶车辆能够安全在交通场景进行导航的一个重要能力。目前的SO

摘要：过去几年，我们见证了自动驾驶的快速发展。然而，由于复杂和动态的驾驶环境，目前实现完全自动驾驶仍然是一项艰巨的任务。因此，自动驾驶汽车配备了一套传感器来进行强大而准确的环境感知。随着传感器的数量和类型不断增加，将它们融合来更好地感知环境正在成为一种趋势。到目前为止，还没有文章对基于多传感器融合的3D目标检测进行深入调研。为了弥合这一差距并推动未来的研究，本文致力于回顾最近利用多个传感器数据源（

作者丨Z审稿丨邓富城编辑丨极市平台导读 本文基于现有的自动驾驶中利用3D点云数据进行目标检测的文献,从数据特征提取和目标检测模型等方面对不同技术进行比较。参考论文：Point-Cloud based 3D Object Detection and Classification Methods for Self-Driving Applications: A Survey and Taxo

本文是一篇关于3D目标检测中多模态融合方法的综述，总结了多模态融合的难点和现有研究中的一些方法。​

作者丨花椒壳壳@知乎编辑丨3D视觉工坊论文标题：DeepFusion: Lidar-Camera Deep Fusion for Multi-Modal 3D Object Detection作者单位：约翰霍普金斯大学，谷歌论文：​​​https://arxiv.org/abs/2203.08195v1​​代码：​​​https://github.com/tensorflow/lingvo/tre

0前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述，主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中，笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中，目前大都是将lidar和image信息做融合。在上一篇文章中，笔者介绍到了目前主要的几种融合方法，即early-fusion,deep-fusion和l

作者丨柒柒@知乎编辑丨3D视觉工坊这篇文章主要是梳理一下近期3D Detection的进展，分类列举出一些我认为的比较重要的、有代表性的工作。论文总结（一）主要讲解基于激光雷达点云的3D检测方法(LiDAR only)​​https://zhuanlan.zhihu.com/p/436452723​​此篇论文总结（二）主要讲解基于多模态融合的3D检测方法（LiDAR+RGB），欢迎补充指正。一、论

在电影《阿凡达》中，科学家制造出一个克隆 Na'vi 人，并让人类的意识进驻其中，使其得以识别人类的脑波信号，人们利用自己的脑电波就可以完成对它的操纵。在《碟中谍 5：神秘国度》电影中，Benji 必须通过一个检验姿态的通道来验证身份，从而可以进入配合 Ethan 的行动。这样一系列的脑波与步态识别的电影场景既映照着人类对科技与未来的美好想象，也成为我们对科技的进一步尝试与探索的方向之一。由新南威

一、目标检测的几个分类无人驾驶中的检测： 图片/点云 ——>2D/3D bounding box基于图片的检测算法： general ideatwo-step:RCNN SPPnet Fast-RCNN Faster-RCNNone-step:YOLO SSD YOLO-v2 YOLO-v3 Tensorflow实战Faster-RCNN基于激光雷达点云的检测算法： 激光雷达点云简介 Pix

目录概述细节相关工作网络结构点云及点云的性质针对点云性质的处理简单实现 概述首先，本文是基于点云，并且直接处理点云数据的3D目标检测网络 本文提出了一个简单的网络，考虑点云的特性，直接处理点云数据，用于分类或者分割等任务。细节相关工作传统方法：手工提取点云特征，存在很多局限性，如对于特定任务，不容易找到优质的特征，并且模型的泛化能力较差。深度学习方法：1、将点云体素化，通过3D卷积处理，体素化会

CVPR 2019的文章出来了，今天聊聊双目的3D object detection。这是一篇来自DJI与港科大合作的文章《Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving》，作者分别是Peiliang Li，陈晓智(DJI，MV3D的作者)和港科大的Shaojie Shen老师。论文链接:https://arxiv.org

文章目录1.写在前面2.数据类型3.方法分类3.1.基于区域建议的方法3.1.1.基于多视图的方法3.1.1.1.点云数据的应用3.1.1.2.投影的方法3.1.1.3.体素卷积的方法3.1.1.4.基于点的方法3.1.2.基于分割的方法3.1.3.基于截锥的方法3.1.4.其他方法3.2.单发法3.2.1.基于BEV的方法3.2.2.基于离散化的方法3.2.3.基于点云的方法3.2.4.其他方

        PointPillars是最近两年出现的激光雷达三维检测算法，因为其优越的前向速度和性能,普遍被业内所认可,并被收入百度Apollo的自动驾驶汽车开源项目中.        在我前面的文章中介绍PointNet时,结合过基于点云的目标检测和语义分割方法有四种,这里

https://arxiv.org/pdf/2106.12735.pdf1.引言1.1 单一传感器3D目标检测        基于图像的3D目标检测。低费用换来满意的性能。但存在遮挡、高计算成本、易受极端天气影响等问题。        基于

　　OpenPCDet: Open-MMLab 面向LiDAR点云表征的3D目标检测代码库　　随着自动驾驶与机器人技术的不断发展，基于点云表征的3D目标检测领域在近年来取得了不断的发展。然而，层出不穷的点云数据集（KITTI、NuScene、Lyft、Waymo、PandaSet等）在数据格式与3D坐标系上往往定义各不相同，各式各样的点云感知算法（point-based、 voxel-based、

前言上一篇，我们在鸿蒙上写了一个HDF驱动并操作了一下LED硬件，这一篇我们来尝试一下构建一个有简单界面的App，体验一下鸿蒙的前端开发流程。环境准备1. 安装DevEco Studio解压相应的压缩包(文末附下载链接)，这里以win10为例，双击`deveco-studio-2.0.12.201.exe`指定安装目录设置可选快捷方式和环境变量一路下一步即可。同意用户协议后，就能正常启动了。2.

RT-Thread 驱动开发简介RT-Thread驱动开发最开始应该是要阅读官方的文档，理解驱动的运行原理和使用方法。ADC部分的文档在这里https://www.rt-thread.org/document/site/#/rt-thread-version/rt-thread-standard/programming-manual/device/adc/adcRT-Thread中驱动程序的思想有

安科瑞 高佳乐安科瑞电瓶车智能充电桩概述：电瓶车智能充电桩是新一代电动自行车智能充电设备，具有交流输出电源远程通断控制、充电安全控制、 电度计量、按时计费功能于一体的交流供电装置，该装置能通过电动自行车的车配充电器为电动自行车充电。 支付方式可选择投币、刷卡、扫码使用，设备内部可引出 10 路出线至专用插座，通过电动自行车的车配充电器 完成充电。可连接云平台给用户提供安全可靠及智能化的充电服务

ORM ORM 全拼Object-Relation Mapping.中文意为 对象-关系映射.主要实现模型对象到关系数据库数据的映射.优点 :只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写代码. 对数据库的操作都转化成对类属性和方法的操作.不用编写各种数据库的sql语句.实现了数据模型与数据库的解耦, 屏蔽了不同数据库操作上的差异. 不在关注用的是mysql、oracle...等.

最初在本地安装的数据库版本是SQL SERVER2008，由于实验需要，要对数据库进行升级，升级到R2版本。于是，照着百度到的方法升级，结果悲剧了，我漫长的卸载、重装就这样开始了。下面是我重装6次后才安装成功的记录第一次，升级，时间：2014-07-31 下午第一次是在原来的基础上升级，然后安装不成功，最后提醒我要在命令行下面执行删除某文件的命令，果断删了。第二次安装，时间：2014-07-31