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
工业设备方案笔记5 小时前
RK3588 AI设备性能优化指南:如何释放ARM边缘计算平台真正性能?
arm开发·人工智能·目标跟踪·性能优化·架构·边缘计算
西柚研究生1234569 小时前
论文分析15:跨层特征交互的多尺度无人机小目标检测算法
人工智能·算法·目标检测
guo_xiao_xiao_1 天前
YOLO工业质检与产品展示灯泡目标检测数据集-509张
yolo·目标检测·目标跟踪
AI即插即用1 天前
即插即用系列 | IEEE TMI PLG-HN:原型学习引导的 CNN-Transformer 混合网络,攻克乳腺肿瘤分割难题
人工智能·深度学习·神经网络·学习·目标检测·cnn·transformer
阿钱真强道1 天前
28 YOLOv8 ONNX输出的cls与box提取详解——从[1,84,8400]到检测框
目标检测·模型部署·yolov8·int8量化
动物园猫1 天前
桑叶病害目标检测数据集:16,000张图像 | 目标检测
人工智能·目标检测·计算机视觉
ʜᴇɴʀʏ1 天前
ICCV 2025 | STEP-DETR:基于超级教师与伪标签引导文本查询的半监督目标检测
人工智能·目标检测·计算机视觉·transformer
江畔柳前堤2 天前
大语言模型分布式训练:从并行策略到万卡工程的系统梳理
人工智能·分布式·深度学习·算法·目标检测·机器学习·语言模型
江畔柳前堤2 天前
HBM:大语言模型时代的「算力血液」——从内存墙到带宽革命的深度拆解
服务器·人工智能·windows·目标检测·语言模型·自然语言处理·软件工程
guo_xiao_xiao_2 天前
YOLO人物肖像发型分类目标检测数据集
yolo·目标检测·分类