Transformer在谷歌2017年的论文 [1706.03762] Attention Is All You Need 中首次被提出，主要用于NLP(Natuarl Language Processing，自然语言处理)的各项任务。 后来在CV领域，研究者们基于Transformer架构开展了一
Published on 2024-11-26
前言 单目相机的目标距离估计本身就已经充满了挑战，那么目标的(相对)速度估计也必然是十分困难... 目前单目相机的相对速度估计算法可以分成两类：传统方法和深度学习方法。没错，什么任务都可以深度学习。 传统方法中，最经典的是Mobileye在2003年的一篇论文中提出的算法。这个算法包含目标距离和速度
Published on 2024-11-24
系统环境：Ubuntu 20.04 ROS2版本：Foxy，其中Foxy是LTS长期支持版本，Galactic不是，但是这两者都只能运行在Ubuntu20.04上。 ROS2的安装 先检查是否支持UTF-8，用locale命令 jetson@funnywii-orin:~$ locale LANG=
Published on 2024-10-25
实现流量统计算法有两个前提： 能够实现目标检测，最基本的前提，必须能够识别到视频帧中的车辆和行人。 能够进行目标跟踪，在检测的基础上，为目标分配一个唯一的ID。流量计数依赖于目标的唯一ID。 目标检测算法以YOLO系列为例。 跟踪算法以ByteTrack跟踪结果为例。将检测结果objects作为By
Published on 2024-10-10
摘要： 近年来，随着深度学习技术的发展和硬件算力的不断增强，自动驾驶技术越来越多的应用在各种场景。包括视觉感知、激光雷达感知和多传感器融合感知技术在这些年都得到了迅速发展。本文首先回顾了近年来自动驾驶感知技术的相关工作，然后介绍了相关工作所用到的方法和技术。随后整理并介绍了自动驾驶感知所需的数据集和
Published on 2024-09-10
多目标跟踪（MOT，Multiple Object Tracking）。 评价指标 MOTA MOTA全称Multiple Object Tracking Accuracy，计算公式为： MOTA=1-\cfrac{\sum_{t}(FN_t+FP_t+IDSW_t)}{\sum_{t}GT_t}
Published on 2024-09-01
多目标跟踪算法 自动驾驶领域中的目标跟踪算法都是多目标跟踪算法，即MOT（Multiple Object Tracking），因为在这种场景中要跟踪的目标往往是多个，也有些文献会把MOT称为MTT（Multiple Target Tracking）。 MOT问题中并不是所有目标都会在第一帧出现，也并
Published on 2024-08-21
软连接 一般Ubuntu系统中默认有两个Python，一个Python2.7，一个Python3.8。 这个可以在 /usr/bin 目录中找到： (base) jetson@ubuntu:~$ cd /usr/bin/ (base) jetson@ubuntu:/usr/bin$ ls pytho
Published on 2024-08-08
内存管理 内存分配和释放 CUDA编程模型存在HOST和DEVICE两个异构系统，每个异构系统都有独立的内存空间。 在HOST上，可以使用下面语句分配全局内存： cudaError_t cudaMalloc(void ** devPtr,size_t count) 要注意的是第一个参数，是指针的指针
Published on 2024-08-07
VideoWriter 类 最近几个项目都需要保存相机图像数据，也就是存成视频。有的要求保存源视频，有的要求保存处理后的视频。 由于图像数据的读取是使用 OpenCV，目标检测框架也是建立在OpenCV的基础上，所以保存图像顺理成章也使用OpenCV。使用 OpenCV 的 VideoWriter
Published on 2024-08-02
