3d目标检测

基于 BEVFormer 的 3D 目标检测 + OCC 占据预测BEV多任务模型设计与训练（Apollo-Vision-Net 实战）本文基于 ApolloAuto 的 Apollo-Vision-Net 工程，整理一个“BEVFormer 做 3D 目标检测 + OCC 占据栅格预测”的多任务模型实现与训练配置。重点不是复述论文，而是把工程里真正跑起来的配置 → Head → 前向 → 多任务损失串起来，并把关键实现“钉”在源码行号上，方便你二次改造。

DSGN：基于深度立体几何网络的 3D 目标检测革新在自动驾驶与机器人领域，3D 场景理解是核心技术难题，而 3D 目标检测作为其关键组成部分，直接影响着智能系统对周围环境的感知与决策能力。当前主流的 3D 目标检测方法高度依赖激光雷达（LiDAR）传感器，凭借其精准的 3D 信息获取能力，各类基于 LiDAR 点云的检测算法取得了显著进展。然而，LiDAR 存在数据分辨率稀疏、设备成本高昂等固有缺陷，限制了其大规模普及应用。

DETR3D：基于 3D-to-2D 查询的多视图 3D 目标检测框架在低成本自动驾驶系统中，基于视觉信息的 3D 目标检测是一项长期存在的挑战性任务。与依赖激光雷达（LiDAR）点云的 3D 目标检测方法不同，基于相机的 3D 目标检测需仅从 RGB 图像包含的 2D 信息中生成 3D 边界框预测，该问题本身具有不适定性。

CPDet3D：面向室内外统一的稀疏监督 3D 目标检测新范式3D 目标检测作为自动驾驶、嵌入式机器人等核心视觉任务的关键技术，其性能直接影响智能体对环境的感知能力。传统 3D 目标检测方法依赖海量精确标注数据，而 3D 点云标注不仅耗时耗力（需标注目标边界框、类别等信息），还面临室内外场景差异带来的额外挑战 —— 室外场景（如自动驾驶）目标类别相对固定（车、行人、自行车等），而室内场景存在场景特异性类别（如卫生间的马桶、客厅的沙发），难以用统一的标注策略覆盖所有类别。

基于深度学习CenterPoint的3D目标检测部署实战硬件：英伟达 Jetson AGX环境：ubuntu 20.04解决EasyInstallDeprecationWarning: easy_install command is deprecated.

会编程的加缪

文献总结：TPAMI综述BEV感知—Delving into the devils of bird‘s-eye-view perception文章摘要：鸟瞰视图（BEV）强大的学习表征能力已成为感知任务的主流表征视图，并吸引了工业界与学术界的广泛关注。大部分实现自动驾驶目标监测、语义分割、追踪任务的传统算法都是在前向视图或透视试图中进行的。然而，随着传感器的配置越来越复杂，从不同传感器融合多源信息，以及在对不同传感器数据进行统一表征变得越来越重要。BEV感知的本质优点，使得其能直观地表示周围场景、方便多传感器数据融合。此外，在BEV空间中表征目标，能为感知的下游任务——规划和控制提供极大的便利。目前，BEV感知主要需要考虑四个核心问题如下：1

计算机视觉｜3D卷积网络VoxelNet：点云检测的革新力量在科技快速发展的背景下，3D 目标检测技术在自动驾驶和机器人领域中具有重要作用。在自动驾驶领域，车辆需实时、准确感知周围环境中的目标物体，如行人、车辆、交通标志和障碍物等。只有精确检测这些目标的位置、姿态和类别，自动驾驶汽车才能做出合理决策，例如加速、减速、转弯或避让，确保行驶安全。例如，在城市道路场景中，车辆可能面临突然出现的行人、并线车辆及各种障碍物。若3D 目标检测技术不够精准，自动驾驶汽车可能无法及时反应，导致事故。

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kitti数据label的2d与3d坐标转为像素坐标方法与教程(代码实现)kitti数据是一个通用数据，但里面标定文件或标签文件等相互关心很有可能把大家陷入其中。为此，本文分享kitti数据的label标签内容转换，特别是标签的3d坐标转换到图像像素坐标，这也是本文重点介绍内容。而本文与其它文章不太相同，我们不注重kitti原理介绍，而是使用代码将其转换，并给出完整代码。

yolo 3d车辆目标检测（教程+代码）关于3D目标检测及其与YOLO3D相关性的概览：随着计算机视觉技术的发展，目标检测算法已经成为人工智能领域的重要组成部分。从自动驾驶汽车到无人机导航，再到增强现实（AR）应用，3D目标检测技术正在逐步改变我们与周围环境交互的方式。传统的2D目标检测虽然取得了显著的进步，但在处理三维空间中的物体识别与定位时却显得力不从心。因此，3D目标检测技术应运而生，它不仅能够识别出目标物体，还能准确地估计其在三维空间中的位置、大小及姿态。

姿态估计-人脸识别mesh-3d手势识别-3d目标检测-背景分割-人脸关键点计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目

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

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3D目标检测数据集 DAIR-V2X-V本文分享国内场景3D目标检测，公开数据集 DAIR-V2X-V（也称为DAIR-V2X车端）。DAIR-V2X车端3D检测数据集是一个大规模车端多模态数据集，包括：

[Mono Depth/3DOD]单目3D检测基础

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BEVFusion复现（Ubuntu RTX3090）我的机器是RTX3090，CUDA11.11.创建虚拟环境2.安装PyTorch 和 torchvision

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