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3d目标检测权威发布_alpha强制开发beta(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

3d目标检测

YOLOv5_mamba：小目标新突破 Mamba模型在目标检测领域取得了显著的突破，特别是在小目标检测方面。YOLOv5_mamba是一个很好的例子，它通过引入创新的结构设计和技术创新，在Nature子刊上发表了研究成果。这项研究的核心在于通过双向密集反馈网络和自适应门控特征融合技术，显著提升了YOLOv5算法在小目标检测中的性能。 YOLOv5_mamba的创新点包括：双向稠密反馈网络：结合C2f模块和mamba模块，增强了上下文信息传递，提高了模型对小物体的检测能力。自适应门控特征融合模块：优化了YOLOv5的头部部分，通过细化信息流动控制，提升了检测性能。 C2f模块：从YOLOv8引入，增强了特征提取能力，允许更好的数据表示。此外，还有一些其他的研究工作，如MonoMM网络，它是一个用于实时单目3D目标检测的多尺度Mamba增强网络，通过深度感知特征增强模块优化Mamba在单目3D物体检测中的应用。还有DMM框架，它是用于遥感领域中定向目标检测的多光谱Mamba框架，包括一个基于Mamba的跨模态特征融合模块和一个多尺度目标感知注意力模块。 Voxel Mamba是另一个有趣的研究，它是一个组无关SSM框架，用于点云3D检测，通过创新的方法提升空间接近性和检测精度。这些研究不仅在目标检测领域取得了显著的成果，也为后续的研究提供了新的思路和方法。如果你对这些研究的详细内容和开源代码感兴趣，可以进一步探索相关的论文和项目。

零一汽车感知算法实习面经分享最近，有一位学弟分享了他面试零一汽车感知算法实习的经历，经过他的同意，我将一、二面中涉及到的技术问题整理了一下，希望能为正在准备实习的同学们提供一些帮助！ 𐟌Ÿ 一面技术面试流程：深挖项目细节自我介绍介绍项目中涉及到的技术问题（例如：在3D目标检测任务中，如何解决远距离目标检测导致的计算开销问题）针对上一个问题，提出缓解思路面试官还问了以下常见问题：如何缓解模型过拟合现象介绍Transformer中的注意力机制计算过程 Transformer的组成部分及其作用 𐟌Ÿ 二面技术面试流程：偏工程面试自我介绍给了一道开放性问题（实现城市图片分类任务）需要详细说明整个分类任务的实现过程：数据层面：如何处理给定的数据集模型层面：如何设计分类任务模型训练层面：如何选择分类损失函数、优化器和学习率评估层面：如何设置合理的benchmark，评估模型性能进一步挖掘细节：根据什么考量设计的分类损失函数如果增加了一个额外的分类标签，损失函数如何设计学习率调度设置是如何考虑的选择什么样的评价指标进行评测 𐟓œ 学长碎碎念零一汽车非常注重候选人的实际动手能力，二面没有考察Leetcode算法，而是通过一道开放性问题来考察项目能力。零一汽车主要专注于高阶自动驾驶的智能重卡赛道，其联合创始人有图森未来和三一重卡等背景，在自动驾驶卡车技术方面非常强大。如果你想从事自动驾驶卡车领域，可以考虑一下这家公司。 𐟚€ 学长已经分享了10余篇自动驾驶感知面经，单篇收藏100+，为了方便同学们查看，整理了合集，有需要的可以联系我𐟑

3D目标检测还有未来吗？𐟤” ### 自动驾驶的需求变化 𐟚— 在自动驾驶领域，4D建模变得越来越重要，而不仅仅是静态的3D建模。虽然很多公司都在宣传他们的Occupancy Network，但实际上展示的更多是3D建模，离特斯拉提出的Occupancy Flow概念还有很大差距。下游任务的挑战 𐟌 下游的路径规划需要预测未来几秒的轨迹，这意味着需要对未来的世界进行建模。Voxel级别的表示在时序目标检测和预测方面存在困难，尤其是预测未来轨迹时，需要处理目标与环境之间的交互。直接使用网络输出的流量来推断未来，可能导致目标在时序变化中出现不稳定性。完整的上下游Pipeline 𐟛 ️ 虽然可以基于Occupancy建立一整套上下游的Pipeline，但要解决跟踪抖动和预测不稳定等问题，过程相当复杂。因此，Occupancy Network的作用在逐渐被替代。目前，特斯拉等公司正在开发的world model和端到端（end-to-end）解决方案，通过神经网络直接预测未来场景并输出规划和控制结果。 Occupancy Network的地位 𐟏… 在新的自动驾驶框架中，Occupancy Network可能只是一个中间表示，甚至不再需要这样的中间步骤。未来趋势更倾向于直接从环境建模到控制的整体网络，简化了传统复杂的流程，提升了效率和精度。总的来说，虽然3D目标检测在过去和现在都有其应用价值，但随着技术的发展和需求的变化，它可能不再是未来自动驾驶技术的核心。

轻舟智航面试全攻略：从技术到HR ### 一面：实习经历与模型优化 𐟎“ 在第一轮面试中，面试官主要询问了我的实习经历。几乎每段实习都得到了详细的探讨，特别是模型训练效果不佳时该如何调整，以及可能存在的问题和优化方向。我还被问到了关于目前各大主机厂使用的感知方案，虽然当时脑子有点抽，回答不太理想，但后来意识到面试官可能想了解的是主流的3D目标检测方法和融合方案。此外，还有两个代码题，难度适中，整体体验不错。面试官还详细介绍了部门的业务情况，让我对未来充满了信心。二面：技术细节与挑战 𐟔犊第二轮面试主要探讨了ealss模型的细节，如何解决分辨率和模型容量不能同时满足的问题。还谈到了使用LSTM的时序网络进行车尾灯检测的细节，如何获取多帧的特征信息。面试官还问到能否将车尾灯标签预测作为YOLO额外的任务head预测，而不是再进行特征提取等操作。代码题很简单，要求找出一个先增再减序列的最大值，并询问了如何用二分法解决。面试官表情严肃，我也有些紧张。 HR面：职业规划与行业看法 𐟤” HR面试主要是开放性问题，包括对自动驾驶行业的看法、端到端的了解和看法，以及自驾解决方案企业相较于主机厂做自驾的优缺点。还简单询问了薪资期望，感觉有些低估了市场行情。反问与内部了解 𐟤 在面试结束前，我询问了感知组是否只负责感知部分，还是需要带上部署后处理等上车调试。面试官也简单介绍了轻舟的发展历程和团队情况。整体氛围不错，公司在为理想汽车提供解决方案，上半年还去顺义出差了几个月。工作强度不大，但算法部门可能较高。去年年终奖有些不如意。总结 𐟓 这次面试经历让我对轻舟智航有了更深入的了解，也让我对自己的职业规划有了更清晰的定位。希望这次分享能对同样在寻找自动驾驶行业机会的你有所帮助！

CVPR2023目标检测精选！ 𐟓š 探索CVPR2023目标检测领域的最新研究，我们为您精选了100篇优质论文，涵盖了各种热门研究方向。以下是部分研究方向的概览： 1️⃣ 未分类 2️⃣ LiDAR目标检测 3️⃣ 小目标检测 4️⃣ 零样本目标检测 5️⃣ 小样本目标检测 6️⃣ 目标定位 7️⃣ 3D目标检测 8️⃣ 伪装目标检测 9️⃣ 全监督目标检测 𐟔Ÿ 半监督目标检测 1️⃣1️⃣ 弱监督目标检测 1️⃣2️⃣ 显著目标检测 1️⃣3️⃣ 密集目标检测 1️⃣4️⃣ Co-Salient目标检测 1️⃣5️⃣ 长尾目标检测 1️⃣6️⃣ 关键点检测 1️⃣7️⃣ Affordance grounding 1️⃣8️⃣ 图像对齐 1️⃣9️⃣ 物体属性识别 2️⃣0️⃣ 消影点检测 2️⃣1️⃣ OOD 2️⃣2️⃣ 开放世界目标检测 2️⃣3️⃣ 域适应目标检测 2️⃣4️⃣ 图像复制检测 2️⃣5️⃣ 变化检测这些论文涵盖了从基础理论到实际应用的各种研究方向，是目标检测领域的宝贵资源。快来探索这些前沿研究，开启您的学术之旅吧！

Python AI全攻略，代码到优化 𐟎“ 博士级文章复现与代码优化我们提供全方位的文章复现服务，包括代码的改进和运行。无论是预测模型、模型优化还是增加模块，我们都能帮你搞定。我们的服务涵盖 Python 代码代做、预测、微调融合以及机器学习程序代写等。 𐟛 ️ 环境调试与代码调通我们专注于 Pytorch、Tensorflow、Yolo、Unet、DNN、CNN、GAN、Transformer 等技术的项目开发。无论是环境调试还是代码调通，我们都能提供专业的指导。 𐟓ˆ 模型优化与微创新我们致力于提升算法性能，通过微创新和残差网络等技术，优化模型。我们还提供模型修改、优化网络 CNN 训练、融合创新以及强化学习等服务。 𐟓Š 深度学习与图神经网络我们熟悉 mmdetection3d、3D 目标检测方向学习模型的复现、训练、测试以及结果可视化。我们还提供 Python、Pytorch、计算机深度学习、机器学习以及强化学习等方面的指导。 𐟒ᠨ‡꧄𖨯�€处理与图像处理我们掌握自然语言处理与图像处理的各种技术，包括文本分析、情感分析、多模态 CV 计算机视觉以及感知机等。 𐟓ˆ 回归、分类预测与 NLP 我们提供回归、分类预测以及 NLP 自然语言处理等服务，涵盖文本分析、情感分析以及问答系统等。 𐟓Š 统计分析与数据集我们熟悉 Python 数据处理、统计分析以及数据集等，提供专业的数据处理服务。 𐟓ˆ 文本分类与图像识别我们提供文本分类、图像识别、回归预测以及决策树分类等应用，满足各种需求。 𐟒ᠤ𛣧 复现与模型训练我们致力于代码复现和模型训练，提供专业的指导和服务。 𐟓ˆ 深度学习与机器学习我们熟悉深度学习和机器学习领域，提供专业的代码讲解、代码修改以及源码和改进方案。

ROS+Gazebo：机器人全解析探索ROS和Gazebo仿真的世界，开启机器人设计与实现的奇妙旅程！𐟚€𐟤– 𐟔 深入理解ROS（机器人操作系统）与Gazebo仿真的结合，为机器人设计与实现提供强大的技术支持。 𐟚— 从阿克曼小车到全向机器人，探索不同类型机器人的设计与实现。 𐟔砦ŽŒ握差速、双足、四轮、四轴飞行器的调试技巧，以及3D建图的方法。 𐟛䯸路径规划、激光雷达避障、深度相机避障，提升机器人的自主导航能力。 𐟓ˆ 通过ROS2和ROS1项目，实现Gazebo仿真、RViz可视化、SLAM建图、自主避障路径规划导航以及多点导航。 𐟔 探索机器人SLAM、路径规划、自主导航以及深度学习目标检测等任务。 𐟛 ️ 调试、3D建图、路径规划、激光雷达避障，全方位提升机器人的性能。加入我们，一起探索ROS与Gazebo仿真的无限可能！𐟌Ÿ𐟌

自动驾驶必读34篇经典论文，附代码！ 𐟎“ 探索自动驾驶领域的精华，我们为你精心挑选了34篇顶会期刊上的经典论文，涵盖多个研究方向，包括但不限于： 3D检测行人轨迹预测轨迹预测目标检测车道线检测车辆轨迹预测图像分割 ...... 𐟓š 这些论文代表了自动驾驶技术的最新进展，是科研人员和工程师的宝贵资源。通过阅读这些论文，你可以深入了解自动驾驶技术的各个方面，并启发新的研究思路。 𐟔 如果你对自动驾驶技术感兴趣，不妨深入探索这些论文，它们将为你提供丰富的知识和灵感。

3D 激光点云的多目标跟踪多目标跟踪中的检测后跟踪（Tracking-by-Detection）方法，其核心在于利用当前帧与先前帧的目标检测结果进行匹配。该方法架构由数据关联与滤波器两大模块构成。数据关联模块负责解决跨时间点的目标匹配难题，而滤波器模块则专注于目标的运动状态预估与轨迹更新。在数据关联方面，业界广泛采用的方法包括多重假设跟踪（MHT）、匈牙利算法（Hungarian Algorithm）、联合概率数据关联（JPDA）及全局最近邻（GNN）等。至于滤波器，卡尔曼滤波器与粒子滤波器则是最为常见的选择。ABJDMOT算法，作为这一领域的创新之作，巧妙地将匈牙利匹配与卡尔曼滤波器结合，以应对3D MOT挑战，其在性能上的显著提升赢得了工业界的广泛青睐。然而，ABJDMOT在4D（即加入时间维度的三维空间）匹配时，仅依赖于目标矩形框的3D重叠度，这在某些情境下可能导致前后帧间无重叠部分的目标被遗漏。为解决此问题，斯坦福大学与丰田技术研究院于2020年推出了PDMOT算法，该算法引入马氏距离作为匹配依据，结合匈牙利算法，旨在进一步提升算法性能。此外，学者们还不断探索在匹配过程中融入更多特征信息，如目标的几何尺寸、朝向、外形等，以增强匹配的准确性。例如，H.Wa等人的研究便是在此方向上的一次有益尝试。针对多目标跟踪（MOT）领域，一些学者聚焦于改进基于轨进片段（tracklet-based）的方法，指出传统检测驱动的多目标跟踪算法过度依赖目标检测的性能，忽视了目标历史信息的有效利用。为此，他们探索了利用多帧点云序列或轨进片段，结合深度学习技术来提取目标的独特特征，旨在实现端到端的多目标跟踪解决方案。例如，在UCAI会议上，H.Wa等人提出的PC-TCNN算法便是这一思路的杰出代表。该算法创新性地从点云序列中初步生成候选轨进片段，随后对这些片段进行精细化处理，并通过将精细化的轨进与先前片段相关联，有效实现了对目标的连续追踪。相较于基于检测的3D MOT算法，此类基于轨进片段的方法往往能取得更高的跟踪精度，但在实时性方面仍有待进一步优化和提升。在2020年的OS会议上，针对3D多目标跟踪问题，基于经典的2D图像目标跟踪算法SORT，创新性地提出了ABJDMOT算法。该算法聚焦于目标跟踪的精确性，通过采用向量匹配策略，有效对比当前帧与历史帧中目标的数据，并借助卡尔曼滤波在多维空间中精准估计目标的运动状态。ABJDMOT算法展现出卓越的性能，据统计，在多个基准测试中，其平均运行精度高达207 APPS，同时在多目标跟踪准确度（MOTA）方面亦表现优异。ABJDMOT算法的整体架构其核心流程包括五个关键步骤：首先，从目标检测模块获取当前帧（t时刻）目标的位置、大小及特征信息（A）；随后，利用历史帧（t-1时刻）中各目标的运动信息，通过卡尔曼滤波预测其在当前帧的潜在状态（B）；接着，通过数据关联模型，将当前帧的检测结果与卡尔曼滤波预测的目标状态进行匹配（C）；对于成功匹配的目标，采用卡尔曼滤波的更新步骤，以获取其最新的运动状态估计（D）。这一过程确保了ABJDMOT算法在复杂场景下的高效与准确。 SimTrack，一种基于tracking-by-detection理念的3D多目标跟踪算法，当前在工业界占据核心地位。然而，其高度依赖即时的目标检测结果，且目标跟踪信息对检测优化的反馈不足。此外，匹配步骤复杂，需人工定制匹配规则并精细调整阈值与参数。SimTrack的运作流程，其核心在于利用多帧点云作为输入，通过基于柱状体素或普通体素的骨架网络提取特征，生成伪BEVs图像。随后，网络输出分化为三个关键分支：混合时间中心图分支用于定位目标在多帧点云序列中的首次出现位置，运动估计分支负责估算目标运动偏移，而回归分支则专注于获取目标的详细尺寸与姿态信息。在推理阶段，SimTrack凭借先前混合时间中心图中的位置信息与运动预测，预判当前各目标的可能位置，并与最新混合时间中心图进行关联，实现精准的目标跟踪与检测。SimTrack通过混合时间中心图创新性地整合了多帧点云中的目标信息，实现了目标的自动化匹配、消失目标的智能剔除与新生目标的即时检测，彻底摒弃了传统跟踪方法中的复杂启发式匹配步骤。这一创新不仅简化了跟踪流程，更为我们未来的研究与实践开辟了新的思路与方向。

机器视觉研究生项目：深度学习与视觉设计我们提供机器视觉相关的研究生项目，涵盖业务设计和工程设计等领域。项目包括深度学习、传统算法和应用程序开发等多个方面。以下是一些具体的内容：深度学习：涵盖YOLO系列目标检测、实例分割和目标跟踪等实现，以及模型改进套餐（如魔改YOLOv5/YOLOv8/YOLOv7/YOLOv9）。我们还提供模型代跑服务（4090）。传统视觉：包括Halcon/OpenCV的应用，如手势识别、OCR识别和3D/2D测量等。应用程序开发：涉及Qt、pyQt和C#等开发工具，包括算法嵌入、接口函数开发和深度学习模型部署等。此外，我们还支持图片、视频和摄像头数据源，提供训练、模型改进和测试服务。如果有其他需求，欢迎具体协商。

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