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MapTR论文与代码解读 MapTR论文与代码解读
本文对MapTR的论文和代码进行了解读。 本文主要改进的地方在于针对地图元素的数据结构进行了instance-point点集的层级式设计,模型直接预测了每个地图元素的点集,而非HDMapNet类的方法去预测分割的tensor。Nuscene
2022-12-10
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鱼眼相机模型-MEI模型 鱼眼相机模型-MEI模型
本文对MEI模型进行鱼眼相机标定的原理进行了介绍 MEI模型MEI模型实际上是Omnidirectional相机模型+Radtan畸变模型(Radial-tangential)。由于Omnidirectional模型涵盖了Pinhole模型
2022-11-22
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OpenCV鱼眼相机标定模型 OpenCV鱼眼相机标定模型
本文对OpenCV鱼眼相机标定模型进行了整理前情提要:关于相机成像畸变模型,可戳相机成像畸变模型与鱼眼相机模型 鱼眼相机模型$X$是世界坐标系中一点$P$的坐标,$R$是旋转矩阵,$T$是平移向量,点$P$在相机坐标系下的坐标可表示为 X_
2022-11-10
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Mono3D Detection 整理 Mono3D Detection 整理
本文整理了单目3D目标检测的相关工作 0.Introduction of 3D Object Detection在缺乏深度信息的情况下,根据RGB图像恢复3D结构是一个不适定问题。但是在提供先验信息的情况下,这个任务也能取得不错的效果。在具
2022-08-12
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BEVFormer论文解读 BEVFormer论文解读
BEVFormer论文解读 BEVFormerBEVFormer是自顶向下的稠密BEV特征建模。文章主要是把DETR3D思想中的3D特征反投影到2D图像上以得到密集、准确的BEV特征,从而能够在此基础上更好的进行检测、分割。如果说DETR3
2022-07-27
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BEV模型深度估计模块Overview BEV模型深度估计模块Overview
本文对BEV模型深度估计模块进行了梳理。 1.图像特征直接卷积LSS、Fiery、BEVDet 深度估计模块(均为原始的LSS的模块,这里以Fiery的模块为例) loss计算 没有单独计算Depth部分的loss,直接计算的3D
2022-07-26
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