文章目录概述单目3D感知3D目标检测单目深度估计双目3D感知双目3D目标检测双目深度估计Pseudo-LiDAR1.核心思路总结2.要点分析Mono3DFCOS3DPSMNet概述自动驾驶中必不可少的3D场景感知。因为深度信息、目标三维尺寸等在2D感知中是无法获得的，而这些信息才是自动驾驶系统对周围环境作出正确判断的关键。想得到3D信息，最直接的方法就是采用激光雷达（LiDAR）。但是，LiDAR也有其缺点，比如成本较高，车规级产品量产困难，受天气影响较大等等。因此，单纯基于摄像头的3D感知仍然是一个非常有意义和价值的研究方向，接下来我们梳理了一些基于单目和双目的3D感知算法。单目3D感知基于

本内容分为两部分1.waymo数据集转KITTI格式2.FCOS3D训练KITTI格式的waymo数据集1 waymo数据集转kitti格式1.1waymo数据集简介 1.1.1waymo数据集下载waymo数据集v1.2.0可以从这里下载。其中，train（32个压缩包），test（8个压缩包），val（8个压缩包）。这里的文件都是压缩包，每个都有20个G左右。如果不想下载压缩包，可以下载解压好individual的segments。 waymo数据集的解析代码在这里，可以按照demo进行解析与可视化。GitHub-waymo-research/waymo-open-dataset:Waym

文章目录论文精读摘要（Abstract）1.介绍（Introduction）2.相关工作（RelatedWork）3.方法（Approach）3.1框架总览(FrameworkOverview)3.22D引导的多层次3D预测(2DGuidedMulti-Level3DPrediction)3.3二维高斯分布的三维中心度(3DCenter-nesswith2DGaussianDistribution)论文精读摘要（Abstract）单目三维目标检测具有成本低的优点，是自动驾驶的一项重要任务。由于其固有的不适定特性，其主要表现为缺乏深度信息，因而比传统的二维情形更具挑战性。二维检测的最新进展为更好

有没有办法使用CGAffineTranformMAkeRotation围绕外部点旋转UIImage？非常感谢! 最佳答案 这是一个使用与CoreGraphicsCGAffineTransformAPI格式相同格式的函数。这与其他“RotateAt()”API的工作方式完全相同。该操作相当于以下规范:translate(pt.x,pt.y);旋转(角度)；翻译(-pt.x，-pt.y)；CGAffineTransformCGAffineTransformMakeRotationAt(CGFloatangle,CGPointpt){co

文章目录前言FCOS3D概述主要创新点主要框架结构回归目标损失函数推理过程2D引导的多层3D预测2D高斯分布的3D中心度实验设置源码复现PGD概述主要创新点深度估计主要框架结构创新点一：概率表示的不确定性建模DPD_PDP​创新点二：透视几何体的深度传播DGD_GDG​最终的深度估计：概率和几何深度估计DDD源码复现Refernece前言本文对OpenMMLab在Monocular3Ddetection领域做的两项工作FCOS3D和PGD（也被称作FCOS3D++）进行介绍。在此之前，建议大家通过这篇博客：“3Dfy”AGeneral2DDetector:纯视觉3D检测再思考，来回顾单目3D目

参考网上的博客，出现各种错误，最大的是：AssertionError:Samplesinsplitdoesn'tmatchsamplesinpredictions.给了解决方案，也不知道那个数字是怎么来的。索性自己来一遍，参考了githubissue。  第一步，下载数据集并解压：wgethttps://www.nuscenes.org/data/v1.0-mini.tgz#DownloadthenuScenesminisplit.tar-xfv1.0-mini.tgz-C/data/sets/nuscenes#UncompressthenuScenesminisplit.第二步，修改代码to