当前位置: 首页 > article >正文

从零实现3D自动标注:MS3D、MS3D++

自动标注利器! MS3D++ 挑战悉尼超复杂人流检测性能~

本文主要介绍如何使用已有的开源模型进行3D自动化标注。

目前开源的常用激光雷达数据集有KITTI、NuScenes、Waymo、ONCE、Argoverse2。当我们在自采数据集上进行3D检测模型开发时,一个头疼的问题就是如何进行标注。一个自然而然的想法就是使用开源的LiDAR检测模型在我们的数据上进行推理,生成3D框,保留置信度比较高的3D框作为真值。

然而,由于KITTI数据量比较少(只有7481帧)、类别种类很少,很难满足需求;Waymo和ONCE数据集由于协议限制,无法获取开源模型权重,我们又不想去重新训练复现得到权重;剩下可用的也就NuScenes和Argoverse2两个数据集的开源权重了。但是在使用KITTI、NuScenes、Argoverse2模型权重进行标注时,其标注结果仍很难满足需求,我们又遇到了另一个问题,域自适应问题。基于此,本文尝试根据学术界已有的工作实现一个3D自动化标注。关于3D自动化标注,还有许多其它实现方法,例如借助大模型进行标注。这里主要借助LiDAR检测模型进行自动化标注。

项目链接:https://github.com/darrenjkt


SEE-MTDA

在这里插入图片描述

SEE-VCN

在这里插入图片描述

MS3D

在这里插入图片描述

MS3D++在这里插入图片描述


http://www.kler.cn/a/614247.html

相关文章:

  • GAMMA测试方法及分析
  • 微服务2.0
  • C++编程语言:抽象机制:一个矩阵的设计(Bjarne Stroustrup)
  • Blender多摄像机怎么指定相机渲染图像
  • CentOS 安装 zip
  • 金融级密码管理器——跨设备同步的端到端加密方案
  • C++11 -表达式/包装器
  • 质量工程:数字化转型时代的质量体系重构
  • Java NIO之FileChannel 详解
  • 每日一题之既约分数
  • 注入工具SQLMAPTamper 编写指纹修改高权限操作目录架构
  • 资产收益数据处理与分析
  • 蓝桥刷题note11(好数)
  • 嵌入式开发技术总结报告
  • 向量数据库学习笔记(2) —— pgvector 用法 与 最佳实践
  • YOLO基础知识
  • 金融市场中的时间序列预测:思考与方法
  • 【商城实战(102)】破局与进阶:商城系统的未来进化之路
  • hbuilderx打包iOS上传苹果商店的最简流程
  • 【Linux系统】—— 进程状态