ubuntu 20.04-git-python3.8-cuda11.2 을 사용한다면 다음의 환경 세팅을 진행해야 합니다. update apt apt update apt upgrade install sudo apt-get update -y apt-get install -y sudo docker 에서 opencv를 사용하기 위해서는 아래의 라이브러리가 설치되어야 합니다. sudo apt-get install libgl1-mesa-glx sudo apt-get install libglib2.0-0 pip install opencv-python python을 인식하지 못한다면 python3-venv를 설치하면 인식이 됩니다. sudo apt-get install python3-venv
Project
https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet/issues/432 The metrics go like this. AP@ Easy , Medium , Hard (3 columns) . AP@0.70 means Average Precision with Intersection over Union (IoU) with threshold at 70% . [which basically means that predictions with IoU less than 70% won't be considered as correct]. AP_R40 means Average precision with 40 points approximation on the Precision-Recall curve. (whe..
개요 KITTI 방향 검출 성능에 대한 공식 평가 지표이다. 출처 : https://towardsdatascience.com/orientation-estimation-in-monocular-3d-object-detection-f850ace91411 a 에서 자동차의 global orientation은 모두 오른쪽을 향하고 있지만, 자동차가 왼쪽에서 오른쪽으로 움직일 때 local orientation 과 외견은 달라집니다. b 에서 자동차의 global orientation은 다르지만, 카메라 좌표의 local orientation과 외견은 모두 변하지 않습니다. KITTI 에서는 roll과 pitch에 대해 0을 가정하기 때문에, 방향은 단순히 yaw 로 표현된다. Local to Global Yaw ..
config file 더보기 voxel_size = [0.25, 0.25, 8] model = dict( type='VoxelNet', voxel_layer=dict( max_num_points=64, point_cloud_range=[-50, -50, -5, 50, 50, 3], voxel_size=[0.25, 0.25, 8], max_voxels=(30000, 40000)), voxel_encoder=dict( type='HardVFE', in_channels=4, feat_channels=[64], with_distance=False, voxel_size=[0.25, 0.25, 8], point_cloud_range=[-50, -50, -5, 50, 50, 3], norm_cfg=dict(type=..
