以下是Python的代码实现： def print_diamond(size): if size % 2 == 0: raise ValueError("Size should...print(" "*(size//2-abs(i)) + "*"*(2*abs(i)+1)) # 测试 print_diamond(5) 解释一下代码： 第1~6行定义一个名为print_diamond的函数...，输入参数为菱形的大小。...第3行使用断言判断菱形的大小是一个奇数。因为菱形的中心点只会出现在奇数长度的情况下。 第4~5行循环遍历和输出，在每行前空出足够的“ ”和“*”元素。...以上函数可以实现在终端输出一个边界为 “*” 的菱形框。这里注意到函数中使用了一个断言来确保输入参数的正确性，以防在程序运行过程中发生不必要的错误。如果函数的输入参数不满足要求，则会抛出一个异常。
本文是来自黄浴博士的知乎专栏，主要讲述了在自动驾驶中单目摄像头检测输出3D边界框的相关论文分享。其中涉及的论文都是值得相关研究者一睹为快。本文已获得黄浴博士授权，未经原作者许可不得转载。...前提介绍 单目图像估计3-D检测框是目前自动驾驶研发流行的，单纯的2-D检测框无法在3-D空间去做规划控制，去年百度Apollo发布2.5版本特意提到这方面的解决方案。...同时估计的还有物体的大小尺寸以及姿态。 下图解释了他们采用key point预测的方法而不是传统2-D边框底边中心去推理3-D的位置。 ? 这是论文的3-D边框估计的算法结构： ?...其实它的方法是把3-D边框各个面拆开，如图：然后输入到CNN模型推理3-D信息。 ? 这个CNN模型用来估计沿着消失点的方向： ? 输出的结果如图所示： ?...整个定位输出如图这样：其中右下角顶视图有激光雷达ground truth显示为红色。 ?
每段动态视频都以目标为中心拍摄，不仅自带标注整体的边界框，每个视频还附带相机位姿和稀疏点云。...当然，这个数据集，绝不仅仅只是一些以物体为中心拍摄的视频和图像，它具有如下特性： 注释标签（3D目标立体边界框） 用于AR数据的数据（相机位姿、稀疏点云、二维表面） 数据预处理（图像格式为tf.example...（传送见文末） 算法主要包括两部分，第一部分是Tensorflow的2D目标检测模型，用来“发现物体的位置”； 第二部分则进行图像裁剪，来估计3D物体的边界框（同时计算目标下一帧的2D裁剪，因此不需要运行每个帧...），整体结构如下图： 在模型的评估上，谷歌采用了Sutherland-Hodgman多边形裁剪算法，来计算两个立体边界框的交点，并计算出两个立方体的相交体积，最终计算出3D目标检测模型的IoU。...（例如SemanticKITTI，通常被专门用于自动驾驶的3D语义分割） 无论是视频还是图像，这些数据集的单个样本基本包含多个目标，使用场景上也与谷歌的Objectron有所不同。
在本文中，我们展示了如何将物体表示为点(图1)，极大地简化了3D识别。 我们的两阶段3D检测器CenterPoint使用关键点检测器来找到物体的中心和它们的属性，第二阶段改进了所有的估计。...此外，我们使用一个轻量级的第二阶段来细化目标位置。 第二阶段提取被估计物体三维边界框中每个面的三维中心的点特征。...速度估计需要时间点云序列[6]。 在我们的实现中，我们将以前帧中的点转换并合并到当前参考帧中，并通过时间差(速度)来预测当前帧和过去帧之间物体位置的差异。...我们用最后已知的速度估计更新每个不匹配的轨迹。 详细跟踪算法图见补充。 CenterPoint将所有热图和回归损失合并到一个共同的目标中，并联合优化它们。...注意，边界框的中心，顶部和底部的中心都投射到地图视图中的同一个点上。 因此，我们只考虑四个向外的框面和预测的目标中心。 对于每个点，我们使用双线性插值从主映射视图输出m中提取一个特征。
深度学习是最近的发展方向。大规模数据集加上深度卷积神经网络（CNNs）的表征能力使得超精确和稳健的模型成为可能。现在只剩下一个挑战：如何设计你的模型。...最后一层的输出与数据集中的类一样多。 ? 目标检测 目标检测器有两种形式：单阶段和两阶段。它们两者都以「锚框」开始；这些是默认的边界框。...框提议网络得到了边界框的坐标，它认为目标在这里的可能性很大；再次提醒，这些坐标都是相对于锚框的。然后，分类网络获取每个边界框并对其中的潜在物体进行分类。...GCN 分割架构 姿态估计 姿态估计模型需要完成两个任务：（1）检测每个身体部位图像中的关键点（2）找出如何正确连接这些关键点的方式。...我们将使用常规的 2D CNNs 从两者中提取特征，然后将它们组合起来传递给我们的 3D CNN，它将组合这两种类型的信息 (3) 将我们的帧序列传递给一个 3D CNN，将视频的光流表示传递给另一个
要训练如此大的CNN，必须使用大型数据集来防止过度拟合。由于我们对对象级功能感兴趣，因此我们使用ImageNet 2014检测数据集，其中包含训练集中的478,807个边界框。...在使用第一帧中的注释进行微调之后，我们基于前一帧的估计从每个新帧中裁剪一些图像块。通过简单地向前穿过CNN，我们可以获得每个图像块的概率图。然后通过搜索适当的边界框来确定最终估计。...生成边界框：在我们选择最佳比例后，我们需要为当前帧生成最终边界框。我们首先确定边界框的中心，然后估计其相对于前一帧的比例变化。...为了确定中心，我们使用基于密度的方法，该方法为相应的概率图设置阈值τ1，并找到具有高于阈值的所有概率值的边界框。接下来，通过取τ1的不同值的平均值来估计当前尺度下的边界框位置。...我们使用基准数据集进行比较研究，并严格遵循协议，为所有测试的视频序列固定相同的参数集。如果论文被接受，我们将公开实施。
相比之下，Facebook AI 和圣母大学的研究者的目标是在不假设人脸已经被检测到的情况下估计姿态。 其次，6DoF 姿态标签捕获的不仅仅是边界框位置信息。...与一些研究者提出的 3DoF 姿态估计不同，6DoF 姿态可以转换为一个 3D-to-2D 的投影矩阵。假设有一个已知的内在相机，姿态可以使 3D 人脸与它在照片中的位置一致。...「我们观察到，估计人脸的 6DoF 刚性变换比人脸目标点检测要简单。此外，6DoF 提供的信息要比人脸边界框标签丰富，」研究者解释道。...而且，由于该姿态将具有已知几何形状的 3D 形状与图像中的面部区域对齐，因此我们可以根据大小和形状调整生成的面部边界框，匹配特定的研究需求。...研究者使用小而快的 ResNet-18 骨干网络构建 img2pose 模型，并在 WIDER FACE 训练集上进行训练（该数据集包含弱监督标签和人工标注的真值姿态标签）。
受到 Transformer 架构的启发，这种架构以其在序列数据中捕获复杂依赖性的能力而闻名，作者探索了使用 Transformer 编码器作为可适应的运动预测器的方法。...为了增强长物体轨迹的表示，作者提出了一种历史轨迹编码，它编码了边界框序列中的时空信息。因此，作者将嵌入的边界框与当前帧的预测标记（预测框）进行拼接。...编码器从历史轨迹编码中提取时空特征，使预测标记能够估计当前帧中的边界框。值得注意的是，AM-SORT使用边界框序列作为输入，省略了物体的视觉特征，这使得模型可以在低计算成本下处理。...具体来说，作者输入单个物体的历史轨迹，其中包含一系列前几帧中的边界框序列。...每个轨迹段的首个边界框序列被用作历史轨迹，在帧 T+1 中估计 \mathbf{\hat{b}} ，而该段中的最后一个边界框 \mathbf{b} 被视为真实值。
那么一个关键的问题是如何有效地利用汽车的强大先验，在传统 2D 对象检测之上来推断其对应的 3D 边界框。...Deep3DBox 作为开创性工作（使用深度学习和几何的 3D 边界框估计，CVPR 2017）提出了回归观察角度（或局部偏航）和 2D 边界框所包含的图像块中的 3D 对象大小（w、h、l）。...其优化纯粹基于边界框的大小和位置，未使用图像特征。因此它无法从训练集中的大量标记数据中获益。...我们可以使用强烈的视觉线索和先验信息（例如汽车的平均尺寸）来进行有根据的猜测。 我们可以求解四个 2D/3D 紧约束方程，假设 2D 边界框是准确的。...我们可以通过利用 2D 边界框的大小或已知关键点之间的距离来获得快速而粗略的估计。 我们也可以直接回归距离或视差。
由于区域建议的大小不同，本文采用最朴素的方式将所有边界框变形并调整为所需大小。 作者还使用经过训练的边界框分类器来进一步细化通过分割进行的边界框估计。...SPP 具有以下属性： 无论输入大小如何，都生成固定长度的输出 已知对物体变形（正则化）具有鲁棒性 可以从各种尺度（分辨率）中提取信息 该论文侧重于图像分类，并展示了对象检测的结果作为泛化性能的证明，...当使用松散的 IoU 阈值（如 u=0.5）对数据集进行训练时，边界框预测会变得嘈杂。但是增加 IoU 阈值并不能解决问题，因为用于训练/推理的最佳 IoU 不匹配。...在 Cascade R-CNN 中，一系列头部提供了前一个头部的边界框估计，而不是 RPN 的 RoI，解释为迭代地改进边界框估计（图 b、d）。...理论上，下一个头部的输出应该逐步改进边界框位置，但是训练具有小 IoU 阈值的边界框精炼器不会将 IoU 提高到一定值（上图 c）。
当检测器的输出被用作跟踪器的输入时，通常使用级联方法，其输出被输入到运动预测算法中，该算法估计交通参与者在未来几秒钟内的移动位置。这将依次反馈给运动规划器，该规划器将估计自身汽车的最终轨迹。...我们称我们的方法为快速和愤怒（FaF），因为它能够在30毫秒内创建非常精确的估计。 在下面，我们首先在3.1节中描述我们的数据参数化，包括体素化和我们如何整合时间信息。...注意，如果我们的网格分辨率很高，我们的方法相当于在每个点上应用卷积而不丢失任何信息。我们让读者参考图2，了解如何从三维点云数据构造三维张量。 ?...表3显示了我们的模型输出和匈牙利方法在检测结果之上的比较。我们遵循KITTI协议[6]并在所有100个验证序列中计算MOTA，MOTP，大部分跟踪（MT）和大部分丢失（ML）。...我们提供4个序列，其中前3行显示我们的模型能够在复杂场景中表现良好，在小型车辆和大型卡车上提供精确的旋转边界框。
本文将讨论使用图像数据估计特定类型物体在空间中的3D位置。 使用图像数据检测物体的3D空间位置，可以通过首先估算3D点云数据，借助点云检测3D目标的流程来检测3D目标。...通过图像数据估计3D点云，在使用已有的3D点云方法来检测3D目标，效率较低，容易出现误差累积。近年来，采用射影几何和机器学习算法结合的方法，较好的提升基于图像的3D检测算法。...第二步：计算粗化的3D框。给定相机内参数K, 2D边界框，以及方位角α，通过射影几何方法计算3D框。...上述第二步得到的3D框坐标是粗略的(采用平均尺寸作为已知尺寸总是有偏差的)，为了计算更准确的3D框坐标，需要根据图像本身特征进行矫正。这里依然使用深度学习的方法。...图7: 实现残差尺寸预测的网络结构 网络的输入为变换的车辆表面和2D框图像上下文特征；输出为真实3D框坐标与预估坐标的差值，公式如下： ?
本文将讨论使用图像数据估计特定类型物体在空间中的3D位置。 使用图像数据检测物体的3D空间位置，可以通过首先估算3D点云数据，借助点云检测3D目标的流程来检测3D目标。...通过图像数据估计3D点云，在使用已有的3D点云方法来检测3D目标，效率较低，容易出现误差累积。近年来，采用射影几何和机器学习算法结合的方法，较好的提升基于图像的3D检测算法。...第二步：计算粗化的3D框。给定相机内参数K, 2D边界框，以及方位角α，通过射影几何方法计算3D框。...上述第二步得到的3D框坐标是粗略的(采用平均尺寸作为已知尺寸总是有偏差的)，为了计算更准确的3D框坐标，需要根据图像本身特征进行矫正。这里依然使用深度学习的方法。...第二步，采用Fast-RCNN类似的框架，对候选3D框判别和回归，选择正确的3D边界框。 ?
他们使用YOLOv5在一个前向传播中联合预测用于人体姿态估计的关键点以及边界框。...4 Training 为了生成伪 GT 点标签，作者遵循SuperPoint的方法，首先在合成形状数据集上训练YOLOPoint的点检测器，然后使用它通过单应性适应来在COCO数据集上生成精细的输出以进行预训练...为了训练完整的模型，由已知单应性变换扭曲的成对RGB图像分别通过独立的正向传递进行处理。模型随后预测“点性” Heatmap 、描述符向量和目标边界框。...\mathcal{L}_{\rm obj} 是基于目标性、类别概率和边界框回归分数的间歇性损失的线性组合，并且与YOLOv5中使用的损失函数相同。...在作者的测试中，作者评估了不同版本的YOLOPoint，并通过使用目标边界框过滤掉动态目标上的关键点与SuperPoint和其他实时经典方法进行比较。
我们的方法依赖于深度网络学习的数据驱动先验，该深度网络专门设计用于通过估计边界框投影来吸收未知相机与3D实体（如物体高度）相互作用的弱监督约束。...我们利用自然图像中常见的人类或汽车等对象的分类先验作为尺度估计的参考。我们在几个数据集上展示了最先进的定性和定量结果，以及包括虚拟对象插入在内的应用。此外，我们输出的感知质量通过用户研究得到了验证。...我们的目标是利用现代深度网络构建一种适用于各种图像的稳健、自动的单视图计量方法。解决这个问题的一种方法可以是训练深度神经网络，使用具有已知绝对3D相机参数的图像数据库来预测场景的规模。...重新投影的2D边界框应该理想地适合图像帧中检测到的边界框。...其次，一系列类似PointNet的网络基于先前的输出来估计和细化相机高度（场景比例）。第二部分在每个阶段使用边界框重投影损失进行弱监督。
在感兴趣区域（ROI）提议之后，网络将输出类别分类，以及精确的2D边界框估计值。使用3DVP [14]作为行人，骑车人和车辆类别的子类别，模型可以恢复3D形状、姿势和遮挡模式。...第一次输出，确定给定点是车辆还是背景的一部分，故可有效地作为弱分类器。第二次输出，编码3D边界框的顶点，以第一次输出为条件，来限制车辆。...使用贝叶斯神经网络[22]， 来预测感兴趣区域（ROI，Region of Interest）合并后的类别和3D边界框，从而可量化两个输出的网络置信度。...Li 在[23]中， 使用二进制体积输入，仅检测车辆。该模型的输出是“对象”和对象框顶点预测。第一个输出在于预测估计的区域是否属于感兴趣的对象；而第二个输出则预测其坐标。...因此，如何将其结构合并到假定输入数据大小固定的传统前馈深层神经网络中，这一点并不明显。以往的方法使用投影，将点云的原始点转换为图像，或使用体素表示，将其转换为体积结构。
大多数3D传感器输出点云——欧氏空间中无序的点集，这种数据类型的无序性质以及缺乏任何固定网格（如2D图像），使得很难简单地将成功的解决方案从2D计算机视觉提升到3D空间。...labelCloud支持LiDAR传感器和深度相机（有七种输入格式），多种标签格式可在现有ML框架中使用，以及围绕所有三个轴旋转边界框以进行6D姿势估计。表1将我们的解决方案与现有方法进行了比较。...实现了两种标记方法，即点拾取和跨越，以及几种随后改进所创建边界框参数的可能性，拾取模式基于以下假设：对象大小以前已知或变化不大，它提供了一个具有固定尺寸的默认边界框，用户可以简单地将其拖动和旋转到点云中...图2：跨越模式的任务序列，最后两点（c+d）的尺寸已锁定 创建初始边界框后，可以使用选择的组合键和可视按钮更正其参数，此外，labelCloud还提供了一种称为“侧拉”的新用户交互模式。...评价 用户对labelCloud的第一次评估表明，与从点选择（间接标记）生成边界框相比，直接标记方法可以获得更高的精度，这是通过交集/并集（IoU）测量的，不熟悉该主题的测试用户在使用旋转对象的室内测试数据集上平均获得
y = 边界框左上角 y 坐标 w = 边界框的宽度（以像素为单位） h = 边界框的高度（以像素为单位） 模型 因此，在此设置中，我们创建一个多输出模型，该模型以图像为输入，具有（n_labels...目标检测 那么，这种使用回归进行定位的想法是如何映射到目标检测的呢？实施情况不是这样的。 我们没有固定数量的目标。因此，我们不能有4个输出表示边界框坐标。...每个特征矢量被输入一个全连接的图层 （fc） 序列中，这些图层最终分支为两个同级输出层：一个在 K 目标类上生成softmax最大概率估计值，外加一个捕获的"背景"类，另一个图层输出每个 K 目标类的四个实际值数字...另一个输出层输出边界框的回归偏置， t= (tx, ty, tw, th)。...每一个训练ROI都有一个类别标签u和真实标定边界框v，我们对每一个标定的ROI使用多任务损失函数L进行分类和边界框的联合训练。 ?
因此，存在两种可能的姿势估计方法： 自上而下和自下而上的姿势估计 自下而上的方法首先找到关键点，然后将其映射到图像中的其他人，而自上而下的方法首先使用一种机制来检测图像中的人，在每个人实例周围放置一个边界框区域...尽管自下而上的方法被认为更快，因为HRNet使用自上而下的方法，该网络用于根据人员边界框来估计关键点，该人员边界框是在推理/测试过程中由另一个网络（FasterRCNN）检测到的。...在训练期间，HRNet使用给定数据集的带注释的边界框。 两个数据集用于训练和评估网络 COCO –超过20万张图片和25万个人实例，标有17个关键点。...MPII评估是使用数据集中带注释的边界框完成的。 Architecture 以下是基于git项目中的代码的神经网络图，其后是研究论文中描述的网络图。 ? HRNet网络架构基于已发布的开源 ?...网络训练 对于权重初始化，作者使用ImageNet分类数据集上的不同输出层训练了相同的网络，并将权重值用作姿势估计训练的初始化值。
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