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datmo

2D激光雷达移动物体检测跟踪系统

datmo是一款为配备2D激光雷达的机器人平台设计的移动物体检测跟踪系统。它可准确估算矩形物体的位置、速度、方向和尺寸。系统使用自适应断点检测算法聚类,搜索式矩形拟合算法提取L形,并结合卡尔曼滤波器进行运动和形状跟踪。datmo兼容ROS,提供可视化功能,适用于自动驾驶和移动机器人领域的物体跟踪。

Transformer_Tracking - 视觉追踪中Transformer应用的全面综述和前沿动态
GithubTransformer开源项目深度学习目标检测视觉跟踪计算机视觉
本项目汇总了Transformer在视觉追踪领域的应用进展,包括统一追踪、单目标追踪和3D单目标追踪等方向。内容涵盖最新研究论文、技术趋势分析、基准测试结果以及学习资源,为相关研究人员和从业者提供全面的参考信息。重点关注自回归时序建模、联合特征提取与交互等前沿技术,展现了视觉追踪的最新发展动态。
PETR - 多视角3D感知框架 目标检测与BEV分割的统一解决方案
3D目标检测GithubPETRv2nuScenes数据集位置嵌入多视图感知开源项目
PETR是一个多视角3D感知框架,通过位置嵌入变换将3D坐标信息编码到图像特征中。其升级版PETRv2引入时序建模,支持目标检测和BEV分割。该框架在nuScenes数据集上展现了出色性能,为3D感知研究提供了有力基线。此外,PETR还支持3D车道线检测,相关工作在CVPR 2023工作坊中获得第一名。
lidar-bonnetal - LiDAR点云语义分割开源框架
GithubLiDAR-BonnetalSemanticKITTI开源项目深度学习点云语义分割
LiDAR-Bonnetal是一个开源的LiDAR点云语义分割框架,使用距离图像作为中间表示。该项目提供训练管道和多个基于SemanticKITTI数据集的预训练模型。框架支持多种网络架构,如SqueezeNet和DarkNet变体,并提供了这些模型在SemanticKITTI数据集上的预训练权重和预测结果。虽然项目已归档,但其代码和模型仍可用于研究和学习LiDAR数据处理技术。研究者可以利用这些资源进行点云语义分割的相关研究。
LaserMix - 创新半监督LiDAR语义分割框架
GithubLaserMixLiDAR语义分割半监督学习开源项目数据增强空间先验
LaserMix是针对LiDAR语义分割的半监督学习框架。该方法利用驾驶场景空间先验,通过激光束混合构建低变化区域,促使分割模型在混合前后保持一致预测。在多个数据集上,LaserMix显著提升了分割性能,尤其适用于标注数据有限的情况。该框架兼容多种LiDAR分割网络,并已整合至MMDetection3D代码库。
Depth-Anything - 大规模无标注数据驱动的强大单目深度估计模型
Depth AnythingGithub人工智能图像处理开源项目深度估计计算机视觉
Depth Anything是一款基于大规模数据训练的单目深度估计模型。它利用150万标注图像和6200万无标注图像进行训练,提供小型、中型和大型三种预训练模型。该模型不仅支持相对深度和度量深度估计,还可用于ControlNet深度控制、场景理解和视频深度可视化等任务。在多个基准数据集上,Depth Anything的性能超越了此前最佳的MiDaS模型,展现出优异的鲁棒性和准确性。
BEVFormer - 多摄像头鸟瞰图学习框架助力自动驾驶感知
BEVFormerGithub多相机感知开源项目目标检测自动驾驶鸟瞰图表示
BEVFormer是一个用于自动驾驶感知的开源框架,通过时空Transformer从多摄像头图像中学习统一的鸟瞰图表示。该方法利用预定义的网格查询,结合空间交叉注意力和时间自注意力机制,有效聚合多视角的空间和时序信息。在nuScenes测试集上,BEVFormer达到56.9%的NDS指标,显著超越现有方法,与激光雷达系统性能相当。这一创新为基于纯视觉的3D目标检测提供了新的基准。
OpenTAD - 多功能时序动作检测工具箱支持多数据集和前沿方法
GithubOpenTADPyTorch开源工具箱开源项目时序动作检测计算机视觉
OpenTAD是一个基于PyTorch的开源时序动作检测工具箱,支持9个TAD数据集。其模块化设计便于复现现有方法和实现新方法,支持基于特征和端到端的训练模式。该项目提供多种预提取特征,实现了多个前沿TAD方法,并在EPIC-KITCHENS-100和Ego4D 2024挑战赛中表现出色。
3D-PointCloud - 点云技术研究进展与应用综述
3D视觉Github开源项目点云目标检测自动驾驶语义分割
该项目汇总了3D点云处理相关的研究论文和数据集。内容涵盖目标检测、语义分割、点云配准和完成等多个任务。同时收录了自动驾驶、3D视觉变换器等领域的综述文献。这一资源有助于研究人员和工程师了解点云技术的最新进展。
slam_in_autonomous_driving - 自动驾驶SLAM技术教程及开源代码实现
GithubSLAM开源项目惯性导航激光建图组合导航自动驾驶
此项目提供自动驾驶SLAM技术的开源教程书籍和代码。内容涵盖惯性导航、组合导航、激光建图和定位等核心算法,包括误差状态卡尔曼滤波、预积分、ICP和NDT等经典SLAM算法的实现。书中提供简洁的数学推导和代码示例,并配有丰富数据集和动态演示,有助于深入理解自动驾驶中的SLAM技术。
pytorch-auto-drive - 基于 PyTorch 的分割模型和车道检测模型
GithubPyTorchPytorchAutoDrive开源项目模型部署语义分割车道检测
框架基于纯Python和PyTorch,提供从模型训练、测试到可视化和部署的全方位支持。特色包括多种主干网络、简洁易懂的代码、混合精度训练及ONNX和TensorRT的部署支持。该框架中模型训练速度快,性能优于其他实现,支持多种数据集和模型方法,为自动驾驶研究提供可靠的基准测试和高效工具。
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