点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号 ADAS巨卷干货，即可获取 点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群 后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！ 这项工作旨在解决使用LiDAR进行3D检测的领域自适应方面的挑战。作者设计了DASE-ProPillars模型，可以实时检测基于激光雷达中的车辆。DASE-ProPillars使用PointPillar

简述 　　在之前的两篇博客基础上，继续写下通过TensorRT加速onnx模型的速度与精度提升了多少，主要是通过github上开源的代码onnx_tensorrt来优化加载onnx进行加速。onnx_tensorrt环境配置有点麻烦，需要相对应的onnx与tensorrt与onnx_tensorrt的版本。我的版本为：onnx = 1.4.0 + tensorrt = 5.1.5.0 + onn

导出onnx文件 通过mmdeploy的tool/deploy.py脚本容易转换得到PointPillars的end2end.onnx模型。 根据https://github.com/open-mmlab/mmdeploy/blob/main/docs/zh_cn/04-supported-codebases/mmdet3d.md显示，截止目前 mmdet3d 的 voxelize 预处理和后

1.Pcdet-PointPillars原始模型结构      网络部分包含4部分：     （1）PillarVFE     （2）PointPillarScatter     （3）BaseBEVBackbone     （4）AnchorHeadSingle 主要对BaseBEVBackbone部分剪枝，BaseBEVBackbone网络结构图如下： 具体如下： (backbon

刚接触tensorrt加速pointpillars,很感谢https://blog.csdn.net/Small_Munich/article/details/102489147 博客博主的分享，目前已经把环境配置好，并把pfe.onnx和rpn.onnx用tensorrt加载测试成功， 目前有几个问题待解决： 1.如何把中间层PointPillarsScatter也转换为onnx，需要写pl

作者丨千百度@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/521277176 编辑丨3D视觉工坊 基于Lidar的object检测模型包括Point-based [PointRCNN(CVPR19), IA-SSD(CVPR22)等], Voxel-based [PointPillars(CVPR19), CenterPoint(CVPR21)等]，Point-Vox

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.05784.pdf 代码地址：https://github.com/nutonomy/second.pytorch                   https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet  一、论文动机 1.将点云投影到鸟瞰图，往往会丧失大部分空间信息，导致特征比较稀疏，直接用卷积神