最近在用nuScenes3D目标检测数据集，可能由于官方已经提供了解析工具包nuscenes-devkit，绝大多数博客只介绍了如何使用工具包进行数据解析和可视化，对于数据解析的内部逻辑就不是很关注了。本文根据官网说明、论文以及工具包源码整理归纳得到，对其他博客未提及的数据集结构、坐标系转换、传感器同步等问题进行了详细分析。1. 数据集概述1.1 传感器配置nuScenes的数据采集车辆为Rena

Object Detection on Mobile DevicesPelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devicesintro: ICLR 2018 workshop trackintro: based on the SSDarxiv: https://arxiv.org/abs/1804.06882...

聊聊目标检测中的多尺度检测（Multi-Scale），从 YOLO，ssd 到 FPN，SNIPER，SSD 填坑贴和极大极小目标识别2个月前 ⋅ 2695 ⋅ 2 ⋅ 1来源：David 9的博客作者：David 9狙击手在放大倍焦前已经经历了大量的小目标训练，这样看似乎是RPN做的好 — David 9之前在讲SSD时我们聊过SSD的目标检测是如何提高多尺度（较大或较小）物...

基于YOLO的3D目标检测：YOLO-6Dstone收藏之前点个赞呗阅读本文之前需要对yolo算法有所了解，如果不了解的可以看我的两篇文章：stone：你真的读懂yolo了吗？​zhuanlan.zhihu.comstone：yolo v2详解​zhuanlan.zhihu.com2D图像的目标检测算法我们已经很熟悉了，物体在2D图像上存在一个2D的bounding b...

深度学习结合SLAM研究总结博客转载自：https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题：深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向，具体的研究方向，我简单分为三块，如下。1.1 深度学习结合SLAM的三个方向用...

本文主要梳理了模型量化算法的一些文章，阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程，整理了一些对这些文章的分析和看法。【转载请注明出处】chenrudan.github.io随着神经网络算法的发展，网络性能虽然越来越强大，但是也耗费了太多的计算资源和内存，为了得到更有效率的网络以及能部署在移动端，近几年神经网络的压缩算法成了一个研究热点，主要的网络压缩途径有五种，量化、剪枝、低秩分解、教师...

深度学习结合SLAM研究总结博客转载自：https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题：深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向，具体的研究方向，我简单分为三块，如下。1.1 深度学习结合SLAM的三个方向用...

很多同学在docker里面运行程序时会得到这样的错误这种错误的原因是共享内存不足。

最近在用nuScenes3D目标检测数据集，可能由于官方已经提供了解析工具包nuscenes-devkit，绝大多数博客只介绍了如何使用工具包进行数据解析和可视化，对于数据解析的内部逻辑就不是很关注了。本文根据官网说明、论文以及工具包源码整理归纳得到，对其他博客未提及的数据集结构、坐标系转换、传感器同步等问题进行了详细分析。1. 数据集概述1.1 传感器配置nuScenes的数据采集车辆为Rena

关注点击关注上方“AI深度视线”，并“星标”公号技术硬文，第一时间送达！精彩内容AC-FPN——用于目标检测的注意力引导上下文的特征金字塔网络 ，即插即用的新FPN模 块，替换Cascade R-CNN、Mask R-CNN等网络中的FPN，可直接涨点2%-3%！Paper：https://arxiv.org/pdf/2005.11475.pdfCode：https://github.com/Ca