【资源说明】 基于注意力机制的三维点云车辆目标检测python源码+项目说明.zip 基于注意力机制的3D点云车辆检测算法研究 ### 算法模型图-注意力模型 ![图0]( /results/result0.png) ### 算法模型图-感兴趣区域聚合模型 ![图0]( /results/result-1.png) 感兴趣区域特征聚合模块核心代码 ```python class SimpleVoxel(nn.Module): def __init__(self, num_input_features=4, use_norm=True, num_filters=[32, 128], with_distance=False, name='VoxelFeatureExtractor'): super(SimpleVoxel, self).__init__() self.name = name self.num_input_features = num_input_features # features 是 N*K*3 的张量,跟 pointnet++ 的 sample 和 group 很像 # 它在 KITTILiDAR 类中就已经做过了处理 # num_voxels 是 N*1 的张量 def forward(self, features, num_voxels): #return features # features: [concated_num_points, num_voxel_size, 3(4)] # num_voxels: [concated_num_points] # points_mean 是 K 个近邻点的中心点位置,oncat # points_mean # 保存在 coordinate 变量中 points_mean = features[:, :, :self.num_input_features].sum( dim=1, keepdim=False) / num_voxels.type_as(features).view(-1, 1) return points_mean.contiguous() # SimpleVoxel输出一个 N ∗ K ∗ 4 体素化点云, 4 代表点云xyz值和雷达强度项。 ``` ## 实验代码环境配置 ### Environment ```python Ubuntu 16.04 Python 3.7 pytorch 1.4.0 torchvision 0.5.0 CUDA 10.0 ``` ### Dependencies ```python python3.5+ opencv shapely mayavi spconv (v1.0) ``` ### 实际安装命令 1.基础安装 ```python pip install opencv-python pip install shapely pip install mayavi pip install scikit-image pip install numba pip install matplotlib pip install Cython pip install terminaltables pip install tqdm pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
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- hxznbahhh2024-02-15资源有很好的参考价值,总算找到了自己需要的资源啦。
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