随笔分类 - 无人驾驶
摘要:PointPillars 一个来自工业界的模型.https://arxiv.org/abs/1812.05784 3D目标检测通常做法 3d卷积 投影到前平面 在bird-view上操作 处理思路依然是3d转2d,先把3维的点云转成2d的伪图像. Feature Net 把点云数据处理成类似图像的数
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摘要:LaneNet LanNet Segmentation branch 完成语义分割,即判断出像素属于车道or背景 Embedding branch 完成像素的向量表示,用于后续聚类,以完成实例分割 H Net Segmentation branch 解决样本分布不均衡 车道线像素远小于背景像素.lo
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摘要:查看版本 https://answers.ros.org/question/330033/is there a way to know which version of autoware is running/ cd autoware_dir/src/autoware/common git desc
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摘要:感觉是机器翻译,好多地方不通顺,凑合看看 原文名称:Complex YOLO: An Euler Region Proposal for Real time 3D Object Detection on Point Clouds原文地址:http://www.sohu.com/a/285
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摘要:转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/45331609 无人驾驶技术涵盖了感知、决策、控制等领域的方方面面。感知层面对目标识别跟踪、障碍物检测、精确定位等技术的需求,使得深度学习等人工智能技术得到广泛应用。深度学习模型非常依赖无人车行驶环境的数据,而这些数据在工程中非常难获得
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摘要:点云 点云是雷达采集到的信息. 关于点云基本介绍参考 ros中的点云消息结构: PointField结构: 点云消息数据存储在PointCloud2.data中. 示例: datatype=7对应的类型为PointField.FLOAT32,size为4.x/y/z的偏移都是正常的.为什么inten
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摘要:Deep learning (DL) is a very interesting technology indeed and yes it does solve perception really well however I believe it’s not currently good enou
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摘要:车位检测中,判断多帧图像检测出的车位是否是同一个车位.计算其IOU. 判断一个点是否在一个四边形内 Approach : Let the coordinates of four corners be A(x1, y1), B(x2, y2), C(x3, y3) and D(x4, y4). And
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摘要:转自https://blog.csdn.net/xuelabizp/article/details/50314633 1.针 孔 摄 像 机 模型 在介绍摄像机标定参数之前,需要先简单说一下针孔 摄 像 机的原理。投影平面到小孔的距离为焦距f,物体到小孔的距离为Z,其中物体和投影是倒立相似的关系,下
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