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matlab实现RCNN(二)
本文在MatlabR2016b上使用自带的深度学习工具实现RCNN来进行车辆检测 实验环境 训练图片数量 825 网上收集 部分公共数据集 图片车辆数量 2300 对每张图片手工标注label得到 实验环境 MatlabR2016b 自带深
计算机视觉笔记
MATLAB
计算机视觉
cnn神经网络
深度学习与计算机视觉
基于点云的3D障碍物检测
基于点云的3D障碍物检测 主要有以下步骤 点云数据的处理 基于点云的障碍物分割 障碍物边框构建 点云到图像平面的投影 点云数据的处理 KITTI数据集 KITTI数据集有四个相机 主要使用第三个相机 序号为02 拍摄的图片 标定参数和标签文
计算机视觉笔记
3d
障碍物检测
处理点云数据(一):点云与生成鸟瞰图
点云数据 点云数据一般表示为N行 至少三列的numpy数组 每行对应一个单独的点 所以使用至少3个值的空间位置点 X Y Z 来表示 如果点云数据来自于激光雷达传感器 那么它可能有每个点的附加值 在KITTI数据中就有一个 反射率 这是衡量
计算机视觉笔记
KITTI
点云
鸟瞰图
百度Apollo(二):障碍物感知模块
Apollo感知模块具有识别障碍物和交通灯的能力 其中 Apollo解决的障碍物感知问题 1 高精地图ROI过滤器 HDMap ROI Filter 2 基于卷积神经网络分割 CNN Segmentation 3 MinBox 障碍物边框构
计算机视觉笔记
百度
Apollo
神经网络
处理点云数据(六):点云分割
展示了如何在三维激光雷达数据中检测地平面和发现附近的障碍物 clear clc for img idx 181 446 fid fopen sprintf D KITTI data set 2011 09 26 2011 09 26 dri
计算机视觉笔记
KITTI
点云分割