随着深度学习技术的快速发展,3D检测技术作为关键发展方向之一,在机器人视觉、城市视觉、增强现实等领域发挥重要作用。传统依靠激光雷达的3D检测方法存在传感器昂贵,难以大规模广泛部署、点云缺失纹理信息、分辨率低等问题。建立单目3D检测模型,有效地利用了图像相对于点云的各个优势,以更低的成本部署到实际应用场景。
为了让大家能够更快速的应用前沿的技术,百度视觉技术部基于飞桨提供了一套完整的3D视觉检测产业实践范例,提供了从数据准备、模型训练及优化的全流程可复用方案,降低产业落地门槛。
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https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4038086
所有源码及教程均已开源,欢迎大家使用
场景难点
模型选择
单目3D检测提供两种方案选择:基于anchor的方案和anchor-free的方案。
我们采用基于anchor的方法,使用了3D障碍物的平均信息作为先验知识,效果实际落地更好。在骨干网络部分,我们选择的是DenseNet,这种网络建立的是前面所有层与后面层的密集连接,实现特征重用,有着省参数、扛过拟合等优点。我们提供了以下版本的方案尝试:
根据单目3D检测实时性的要求,这里我们选择了DenseNet121作为我们的骨干网络。
算法优化
本范例提供了在模型迭代过程中优化精度的思路:
经过调整后,在car类前后效果对比如下:
模型部署
使用飞桨原生推理库Paddle Inference,用于服务端模型部署,总体上分为三步:
飞桨产业实践范例
助力企业跨越AI落地鸿沟
飞桨产业实践范例,致力于加速AI在产业落地的前进路径,减少理论技术与产业应用的差距。范例来源于产业真实业务场景,通过完整的代码实现,提供从数据准备到模型部署的方案过程解析,堪称产业落地的“自动导航”。
本文分享自 PaddlePaddle 微信公众号,前往查看
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