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2024年6月14日
BEV感知---BevFusion
摘要: 前言 转载自https://blog.csdn.net/qq_40672115/article/details/134891133 这是一篇LiDAR和Camera融合的BEV感知算法,从算法动机&开创性思路、主体结构、损失函数以及性能对比四个方面展开。 BEVFusion 有两篇文章,本次主要讲解
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posted @ 2024-06-14 11:27 Serfeliz
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2024年6月12日
相机外参和内参矩阵
摘要: 相机与变换 一、内参与外参概念 在计算机视觉中,特别是在相机标定和立体视觉领域,内参(Intrinsic Parameters)和外参(Extrinsic Parameters)是非常重要的概念。它们与相机的几何属性和姿态有关。 内参(Intrinsic Parameters): 内参是描述相机内部
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posted @ 2024-06-12 18:25 Serfeliz
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2023年5月20日
[paper reading]|LinK: Linear Kernel for LiDAR-based 3D Perception
摘要: 摘要 将2D大核的成功推广到3D感知具有挑战性,因为: 1.处理3D数据的三次增加的开销; 2. 数据的稀缺性和稀缺性给优化带来了困难。 以前的工作通过引入块共享权重,已经迈出了将内核大小从3 × 3 × 3尺度到7×7×7的第一步。但是,为了减少块内的特征变化,它只使用了适度的块大小,并没有获得像
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posted @ 2023-05-20 20:44 Serfeliz
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