苏州豪米波雷达白杰:未来属于4D毫米波雷达点云
相关推荐
-
ECCV 2020附代码论文合集(目标检测)
上次我们给大家带来了关于CNN与图像分割主题的论文,本次的主题是目标检测,包含2D.3D的目标检测,旋转目标检测,视频目标检测,同样每篇论文都附带论文代码,大家在阅读论文的同时也可亲自动手实践,快来看 ...
-
【点云论文速读】基于YOLO和K-Means的图像与点云三维目标检测方法
标题:3D Object Detection Method Based on YOLO and K-Means for Image and Point Clouds 作者:Xuanyu Yin an ...
-
不用激光雷达,照样又快又准!3D目标检测之SMOKE
向大家介绍一篇CVPR 2020 Workshop的文章:SMOKE: Single-Stage Monocular 3D Object Detection via Keypoint Estimati ...
-
从2D到3D的目标检测综述
文章:An Overview Of 3D Object Detection 作者:Yilin Wang Jiayi Ye 翻译:分享者 本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删除.欢迎各位加入免费知识星 ...
-
自动驾驶中的三维目标检测综述
文章:3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey 作者:Rui Qian, Xin Lai, and Xirong Li 编译:点云PCL ...
-
RODNet:实时雷达目标检测网络
重磅干货,第一时间送达 小白导读 论文是学术研究的精华和未来发展的明灯.小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享,旨在帮助各位读者快速了解论文内容.个人能力有限,理解难免出现偏差,建议对文章 ...
-
基于深度学习的高精地图的自动生成与标注
文章:Automatic Building and Labeling of HD Maps with Deep Learning 作者:Mahdi Elhousni, Yecheng Lyu, Zim ...
-
3D目标检测:MV3D-Net
标题:Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/863 ...
-
深度学习
人工智能技术与咨询 4天前 本文来自<系统工程与电子技术>,作者周龙等 摘 要:针对传统雷达图像目标检测方法在海杂波及多种干扰物组成的复杂背景下目标分类识别率低.虚警率高的问题,提出将当前 ...
-
自动驾驶中图像与点云融合的深度学习研究进展综述
文章:Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review 作者:Yaodong Cui, IE ...
-
基于相机和低分辨率激光雷达的三维车辆检测
标题:3D Vehicle Detection Using Camera and Low-Resolution LiDAR Zhang, Rui Huang, Le Cui, Siyu Zhu, an ...
-
绝了!多个激光雷达和相机的快速且鲁棒的外参标定方法(代码开源)
文章:Fast and Accurate Extrinsic Calibration for Multiple LiDARs and Cameras 作者:Xiyuan Liu , Chongjian ...
-
自动驾驶系统入门(七)- 多传感器信息融合
自动驾驶系统入门(七)- 多传感器信息融合
-
基于深度连续融合的多传感器三维目标检测
重磅干货,第一时间送达 单眼视觉系统以低成本高性能实现令人满意的效果,但无法提供可靠的3D几何信息.双目摄像机可以提供3D几何信息,但是它们的计算成本很高,并且无法在高遮挡和无纹理的环境中可靠地工作. ...
-
3D视觉技术在机器人抓取作业中的应用实例
摘要:近年来,机器人自动化领域越来越多地应用3D视觉技术对目标物体进行定位.本文主要研究3D视觉技术在机器人抓取作业中的应用,总结了3D视觉技术在识别.定位物体时面临的挑战,给出了抓取作业机器人3D视 ...