BEV 【BEV】OpenCV에서 bird eye view 변환을 실험해 본다 「전부터 보고 있는 것을 Bird Eye View(위로부터의 시점)로 변환한다고 하는 것은?」 "위에 또 하나의 카메라가 붙어 있지 않아?" 최근까지 수학적으로 전혀 이미지 할 수 없었다. BEV의 사고방식을 반짝반짝 쓴다. 위에서 본 도로의 사진은 흰색 선이 직선으로되어 있다고 생각합니다. * 선이 곡선이 아니면 * 평행한 직선이면 무엇이든 okay 그러나, 전부터 보면 8의 시형이 되고 ... 조감도 카메라파이썬OpenCVComputerVisionBEV 【3D OD LiDAR】PIXOR : BEV에서 3D Object Detection 2D Grid로 구분하고 (H/dH+3) Channel H/dH는 dH 간격으로 높이 방향으로 구분 된 영역에 점이 존재하는지 (occupancy) 3은 높이를 3개로 구분한 영역의 intensity* * 아마. 단지 2D의 Object Detection을 BEV로 할 뿐. Local과 Global의 정보 얻기 위해서, FPN(Feature Pyramid Network)을 사용하면 좋은 것 ... PointCloudLidarDeepLearningBEV3DObjectDetection
【BEV】OpenCV에서 bird eye view 변환을 실험해 본다 「전부터 보고 있는 것을 Bird Eye View(위로부터의 시점)로 변환한다고 하는 것은?」 "위에 또 하나의 카메라가 붙어 있지 않아?" 최근까지 수학적으로 전혀 이미지 할 수 없었다. BEV의 사고방식을 반짝반짝 쓴다. 위에서 본 도로의 사진은 흰색 선이 직선으로되어 있다고 생각합니다. * 선이 곡선이 아니면 * 평행한 직선이면 무엇이든 okay 그러나, 전부터 보면 8의 시형이 되고 ... 조감도 카메라파이썬OpenCVComputerVisionBEV 【3D OD LiDAR】PIXOR : BEV에서 3D Object Detection 2D Grid로 구분하고 (H/dH+3) Channel H/dH는 dH 간격으로 높이 방향으로 구분 된 영역에 점이 존재하는지 (occupancy) 3은 높이를 3개로 구분한 영역의 intensity* * 아마. 단지 2D의 Object Detection을 BEV로 할 뿐. Local과 Global의 정보 얻기 위해서, FPN(Feature Pyramid Network)을 사용하면 좋은 것 ... PointCloudLidarDeepLearningBEV3DObjectDetection