02 2025 档案

感知： 3D目标检测 Sparse BEV 补1

摘要：1. DETR3D 2021(DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries) Ref 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/430198800 Coarse-to-Fine的形阅读全文

posted @ 2025-02-28 16:54 ldfm 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑

00 数据结构

摘要：1. 数组 2. 链表 3. 栈 4. 队列 5. 树红黑树（自平衡二叉树）增删改查时间复杂度 O（log n）二叉搜索树（BST）：左子节点 < 父节点 < 右子节点。问题：若插入顺序不当（如从小到大插入），BST 会退化为链表，查找效率从 O(log n) 降为 O(n)。平衡二叉树（阅读全文

posted @ 2025-02-27 09:46 ldfm 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑

04 感知：3D目标检测注意力机制

摘要：1. DETR 2020（DEtection TRansformer）End-to-End Object Detection with Transformers Best Ref: 理解DETR 可以将DETR视为一个从图像序列到一个集合序列的转换过程。该集合实际上就是一个可学习的位置编码（文章中也阅读全文

posted @ 2025-02-26 19:03 ldfm 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【多视图几何】1. 概论

摘要：1. 欧式空间和射影空间欧式空间可以由射影空间导出。例：2D射影空间可以表示具有无穷远的平面，表示范围包含2d欧式空间；3d 同理。欧式空间 -> 射影空间将坐标转换为齐次（homogeneous）坐标（升维，齐次坐标表示一类性质相同坐标簇）在二维欧式平面添加无穷远线（三维欧式空间添阅读全文

posted @ 2025-02-26 19:01 ldfm 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑

03 感知：目标检测 Dense BEV feature

摘要：1. LSS 2020(First Depth Distribution) 核心：VoxelPooling （视锥点云特征 -> BEV特征）将 frastum 投影到ego vehicle 坐标系，形成 geometry，借助此geometry，将feature放到 bev feature '' 阅读全文

posted @ 2025-02-26 16:54 ldfm 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑

01 感知：目标检测

摘要：1. BEV感知 BEV Camera view transformation 2d -> 3d via depth estimation 3d -> 2d (originates in 3d space) pure network based (implicitly) BEV Lidar voxe 阅读全文

posted @ 2025-02-26 16:54 ldfm 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑