Lift, Splat, Shoot源码及权重下载

weixin_39821228 2023-01-25 15:30:46

Lift, Splat, Shoot: Encoding Images From Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D源码及权重，给不会上网的人下载 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/noticeable/87377812?utm_source=bbsseo

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Lift, Splat, Shoot: Encoding Images From Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D源码及权重，给不会上网的人下载

基于ubuntu复现Lift,Splat,Shoot代码，并对代码进行详细的解读和注释

LSS模型复现

自动驾驶车辆的感知目标是从多个传感器中提取语义表示，并将这些表示融合到单一的“鸟瞰视图”坐标系中，供运动规划使用。我们提出了一种新的端到端架构，它可以直接从任意数量的相机图像数据中提取场景的鸟瞰视图表示。我们方法的核心思想是将每个图像单独“提升”到每个相机的特征锥体中，然后“涂抹”所有锥体到一个光栅化的鸟瞰视图网格中。通过在整个相机阵列上训练，我们提供了证据，表明我们的模型不仅能够学习如何表示图像，而且能够将所有相机的预测融合成一个单一的、凝聚的场景表示，同时对校准误差具有鲁棒性。

计算机视觉算法通常将图像作为输入，并输出与坐标系无关的预测——例如分类——或与输入图像在同一坐标系中的预测——例如目标检测、语义分割或全景分割。这种模式与开箱即用的自动驾驶中的感知算法模式不匹配。在自动驾驶中，将多个传感器作为输入，每个传感器具有不同的坐标系，感知模型最终的任务是在新的坐标系——自车（ego car）坐标系——中产生预测结果，以供下游路径规划器（Planner）使用，如图.2所示。有许多简单、实用的策略可以将单图像范式（paradigm）扩展到多视图场景。

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