一、综述1.1概述：3D目标检测目前主要的应用场景就是自动驾驶，自动驾驶车不仅仅需要识别障碍物的类型，还需要识别物体的精确位置和朝向。以提供信息给规划控制模块，规划出合理的线路。3D目标检测旨在通过多传感器数据如LIDAR、Camera、RADAR等，使得自动驾驶车辆具备检测车辆、行人、障碍物等物体的能力，保障行驶安全，是自动驾驶领域要解决的核心问题之一。普通2D目标检测并不能提供感知环境所需要的

前言虽然业界有很多的争论，但是LiDAR在目前的L3/L4级自动驾驶系统中依然是不可或缺的传感器，因为它可以提供稠密的3D点云，非常精确的测量物体在3D空间中的位置和形状，而这是摄像头和毫米波雷达很难做到的。那么相应的，基于LiDAR点云的感知算法也就成为了近年来自动驾驶研发的重点之一。与图像的感知算法类似，LiDAR点云的感知算法也分为物体检测（包括跟踪）和语义分割两大类。这篇文章主要关注基于L

本文总结了Docker容器无法执行/bin/bash的4种常见原因及解决方法：1)镜像与宿主机架构不匹配，可用--platform参数指定；2)镜像缺少bash，改用/bin/sh或安装bash；3)ENTRYPOINT冲突，使用--entrypoint参数覆盖；4)镜像文件损坏，重新拉取。作者验证了第三种方法（添加--entrypoint参数）成功解决问题。这些解决方案适用于不同场景下的Dock

转载自：https://blog.csdn.net/weixin_38362784/article/details/111479263，勿喷。写在前面此处的self.pts_bbox_head，在配置文件中设置为CenterHead。因此，主要分析CenterHead中的forward函数和loss函数。【待补充】Step0: 参数说明根据gt_bboxes_3d和gt_labels_3d，生成各

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前言虽然业界有很多的争论，但是LiDAR在目前的L3/L4级自动驾驶系统中依然是不可或缺的传感器，因为它可以提供稠密的3D点云，非常精确的测量物体在3D空间中的位置和形状，而这是摄像头和毫米波雷达很难做到的。那么相应的，基于LiDAR点云的感知算法也就成为了近年来自动驾驶研发的重点之一。与图像的感知算法类似，LiDAR点云的感知算法也分为物体检测（包括跟踪）和语义分割两大类。这篇文章主要关注基于L

首先你需要安装ubuntu系统，然后在ubuntu系统中安装ros环境，然后再安装opencv环境。一般不同的Ubuntu系统对应不同的ros版本。具体可以参考下图：我们现在搭建的环境是： ubuntu18.04+ROS Melodic + opencv4这个是ROS安装官方教程：（里面有ros系统详细的使用教程）http://wiki.ros.org/cn/ROS/Installation这个是

git将主干合并到当前分支时，出现如下结果：git merge Already up-to-date原因在于：执行git merge前，主干的代码没有更新正确的操作步骤如下：1 .切换到主干$ git checkout master更新主干代码$ git pull origin master切换回分支$ git checkout feature/20170527_894373_inventory_

解决办法1，先确定是否更换了下载源（比如：apt-get源、pip源、conda源等）2，以conda举例：pytorch官网查看pytorch安装命令conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch最后的-c代表的是channels 从pytorch官网下载，导致速度慢 所以我们要从国内镜像源中寻找我们需要的pytor

我这里Xavier是arm64架构的，用debian package安装，所以选了：Linux arm64 debian。之后发现，没有报错，但也没有打开vscode，无事发生。查看进程之后发现，有code的进程，但就是没有窗口，于是进行了一番尝试，用直接下载安装最新版本和insider版本，都没能解决问题。由于连接中说1.65.2版本的可以用，所以我这里把version改成了1.65.2，然后输