3D目标检测跟踪 | 基于kitti+waymo数据集的自动驾驶场景的3D目标检测+跟踪渲染可视化

  • 项目应用场景
    • 面向自动驾驶场景的 3D 目标检测+目标跟踪,基于kitti+waymo数据集的自动驾驶场景的3D目标检测+跟踪渲染可视化查看。
  • 项目效果
  • 项目细节 ==> 具体参见项目 README.md
    • (1) Kitti detection 数据集结构
bash 复制代码
# For Kitti Detection Dataset         
└── kitti_detection
       ├── testing 
       |      ├──calib
       |      ├──image_2
       |      ├──label_2
       |      └──velodyne      
       └── training
              ├──calib
              ├──image_2
              ├──label_2
              └──velodyne 
    • (2) Kitti tracking 数据集结构
bash 复制代码
# For Kitti Tracking Dataset         
└── kitti_tracking
       ├── testing 
       |      ├──calib
       |      |    ├──0000.txt
       |      |    ├──....txt
       |      |    └──0028.txt
       |      ├──image_02
       |      |    ├──0000
       |      |    ├──....
       |      |    └──0028
       |      ├──label_02
       |      |    ├──0000.txt
       |      |    ├──....txt
       |      |    └──0028.txt
       |      └──velodyne
       |           ├──0000
       |           ├──....
       |           └──0028      
       └── training # the structure is same as testing set
              ├──calib
              ├──image_02
              ├──label_02
              └──velodyne 
    • (3) 安装依赖
bash 复制代码
pip install python3 \
            numpy==1.21.3 \
            vedo==2021.0.6 \
            vtk==9.0.3 \
            opencv==4.5.4.58 \
            matplotlib==3.4.3
    • (4) 执行示例

      from viewer.viewer import Viewer
      import numpy as np

      vi = Viewer() # set box_type='OpenPCDet' if you use OpenPCDet boxes
      len_dataset = 1000

      for i in range(len_dataset):
      pseudo_boxes = np.array([[i0.05, -1, 1, 1, 1, 1, 0], [i0.05, 1, 1, 1, 1, 1, 0]]) # your boxes
      ids = np.array([0,1]) # your boxes ids (optional)

      复制代码
      pseudo_points = np.random.randn(100, 3) # your points
      
      vi.add_points(pseudo_points, radius=4, scatter_filed=pseudo_points[:, 0])
      vi.add_3D_boxes(pseudo_boxes, ids=ids,caption_size=(0.09,0.09))
      vi.add_spheres(pseudo_boxes[:, 0:3],radius=0.03,res=10,color='red',del_after_show=False, alpha=1) # Draw motion track
      vi.show_3D() # press the Q or Enter or ESC key to view
  • 项目获取

相关推荐
禾昂.18 小时前
从 YOLO V1 到 V2:目标检测领域的一次关键技术迭代
yolo·目标检测·目标跟踪
地平线开发者21 小时前
征程 6 | 工具链如何支持 Matmul/Conv 双 int16 输入量化?
人工智能·算法·自动驾驶
应用市场21 小时前
OpenCV深度学习:目标检测、人脸识别与智能视频分
深度学习·opencv·目标检测
LiJieNiub1 天前
YOLOv3:目标检测领域的经典革新
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
LiJieNiub1 天前
读懂目标检测:从基础概念到主流算法
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
地平线开发者1 天前
征程 6 | 征程 6 工具链如何支持 Matmul/Conv 双 int16 输入量化?
算法·自动驾驶
OAFD.1 天前
YOLOv3 详解:核心改进、网络架构与目标检测实践
网络·yolo·目标检测
AI浩2 天前
基于信息保留与细粒度特征聚合的无人机目标检测
人工智能·目标检测·无人机
地平线开发者2 天前
新版 perf 文件解读与性能分析
算法·自动驾驶
ReinaXue2 天前
大模型【进阶】(六)QWen2.5-VL视觉语言模型详细解读
图像处理·人工智能·神经网络·目标检测·计算机视觉·语言模型·transformer