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HWCloudAI

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发表于2020年05月09日 14:56:42 6102 15
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楼主
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[开发者活动] 【提问互动,赢取好礼】华为云大咖说:无人驾驶真的要来了,ModelArts 赶紧学起来!


【华为云大咖说】邀请了华为云ModelArts MVP、高级软件研究工程师王翼为大家带来精彩分享!

 

本次议题介绍了高精地图定位和建图的技术背景和基本概念,并引入了3D目标检测模型,其本质是在2D图像的基础上引入深度信息,从而提高多目标检测ROI提取准确度。从3D目标检测历史背景出发,介绍了当前的发展趋势和方法,并利用 ModelArts 平台计算资源,分享了一个典型的实现手段。


回顾视频:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102490


  • 活动主题:《高精地图3D目标检测》

  • 分享嘉宾:王翼,高级软件研究工程师,华为云ModelArts MVP,16年迄今于北京工作,主要从事无人驾驶软件栈仿真、高精地图定位和建图的研究工作。

  • 分享时间:2020.5.28日(周四)晚上20:00—21:00

  • 活动流程:

主持人开场介绍 5分钟

嘉宾分享 --王翼  35分钟

互动答疑  20分钟

  • 提问互动,赢取好礼:

      欢迎大家在下方回帖向嘉宾提问,获赞66个,即有机会获得华为运动手环哦!(相同问题,先提问者优先)

    (点赞量高的问题会由主持人在直播时请嘉宾回答哦!)

      参与时间:2020年5月9日(周四)- 2020年5月28日(周四) 晚上19:00前评论有效。


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无人驾驶真的要来了,ModelArts 赶紧学起来!

↓↓↓

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andyleung

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发表于2020年05月09日 16:31:04
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沙发
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高精度的地图3D目标检测会不会比较耗费计算资源的呢?就是响应时间是不是会比较长的呢?存在如过检测不到位,会不会也会卡住了检测了呢?~

评论
Yiakwy 2020-5-29 10:52 评论

会不会耗费计算资源,会的而且很多。类比图像的尺度以imagenet为例,输入到网络的图像像素 255 * 255 ~ 65026个像素单位参与2D卷积,如果以很早的基于VGG的VoxNet去处理,不做任何输入提取的优化,可以类比的点云规模约为 (40,40,40)~ 64000观测点。 对于第一个和第二个问题,如PPT讲述,首先将问题设计为离线计算环境,如mapping后端等;这样我们的架构就以离线处理为核心,可以引入ROIAlign,多尺度金字塔等处理手段;其次,我们已经提到卷积本质是线性加权,在3d空间中最接近的就是聚类,我们通过将点聚类到3D Super Point 然后在通过滑动窗口,进行尺度变换,将规模压下来 对于第三个问题,(1)以PointNet++为例,实践中已经可以用来做一些灯杆检测,代替传统要素提取的基于图、聚类等方案,因为其数据集十分单薄(ShapeNet),对于我们开发者来...

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Yiakwy 2020-5-29 12:00 评论

评论 Yiakwy:对于第三个问题,(1)以PointNet++为例,实践中已经可以用来做一些灯杆检测,代替传统要素提取的基于图、聚类等方案,因为其数据集十分单薄(ShapeNet),对于我们开发者来说,就是一个潜在的绝好机会, 进行算法优化来解决精度,这是这里会分享私货的原因之一;(2)准确率和召回率低不会卡住计算流程,一般会进行质检抽查,归为生产工艺。

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linzhuofeng

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发表于2020年05月09日 16:57:52
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板凳
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1、3D真实训练数据目前如何获取的?

2、3D数据标注也不同于2D场景,目前的标注方法和工具是怎样的?

3、MediaPipe框架在高性能手机上已经能达到25fps以上的实时3D目标检测,是否3D目标检测模型的复杂度已经大大降低了?

评论
Yiakwy 2020-5-29 10:54 评论

1)真实数据很多,缺得是标注数据;所以本质是标注问题,这个PPT已经有分析,并分享了一个私货处理方式或者说算法 2)同上 3)MediaPipe这个正好之前有调研和分析,我还就这个问题有问过华为云的陈亮老师,先做一个评价。然后在分析其性能。结论仅代表个人观点。 MediaPipe是基于视觉的,而且并未抽象出深度图这个中间层,我有理由认为MediaPipe缺乏对激光雷达等数据源处理经验,比如点的密度控制,精度控制等。

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Yiakwy 2020-5-29 10:55 评论

评论 Yiakwy:从理论上看视觉SLAM本身就有针对稠密点建模的技术方案,可以参见DTAM有比较大的理论意义,即在极线上搜索voxel块,有机会取得投射误差极小值,而这个极小值,就是整副画面深度的较佳估计。从方法论上看,深度估计的经典模型是线性的,按不同阶段,有不同方法去处理,精度的突破口在初始化上,其他阶段都比较平稳。深度估计模型中,最主要是还是深度特征的提取,这里PPT也提到了。 从工程实践上看Mediapipe把目标检测,Tracking,深度估计包装在一个计算图里。理论上你如果不跑BP操作,你都可以用一个树形模型来跑计算流程但是如果不去做经典的计算在设备上的分配优化,其实没有太多收益。我在最初发布时测试了几个带有深度估计的模型,发现只有单目标跟踪,且没有唯一的ObjectID打印出来,这是让人困惑其实现方法。

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Yiakwy 2020-5-29 10:55 评论

评论 Yiakwy:从结果上看,追踪25FPS真不高。读者可以参考下PaddleSlim 优化的Yolov3部署模型,可以达到的检测效率,在100FPS左右。对于手持相机视频帧来说,预测模块用稠密光流实现,计算很快;跟踪的核心模块如果用KM算法代替,只有少量不到1ms的损失,因为参与KM算法的匹配对只有3~5对,迭代5步即收敛。 最后我觉得最大的问题是,MediaPipe在检测跟踪方面,没有提一点monodepth, VSLAM等前人相关的经典计算成果,个人 认为有一些不太妥当。。。

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十年树木

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发表于2020年05月12日 23:34:27
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地板
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识别3D的目标与识别2D的目标在算法、算力上有多大的差异

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Tianyi_Li

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发表于2020年05月16日 07:50:40
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5#
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0. 3D目标检测在实际生产生活中有哪些具体应用,在您看来,发展前景如何?

1. 3D目标检测模型的准确度如何?

2. 模型复杂度有多大,对算力需求大吗?中端手机的CPU计算能力可以满足算力要求吗,还是需要有专门硬件支撑,比如NPU?或者说在中端手机上运行速度能达到多少,是否大多数人的手机算力都能支撑,都能体验到?

3. 模型可以转换为.om模型运行在Atlas 200 DK 或HiLens设备上吗?有相关案例可以参考吗?

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dongdong123

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发表于2020年05月16日 15:49:15
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6#
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如何快速学习ModelArts呢,有没有相关系统化的培训课程呢?

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Yiakwy 2020-5-29 10:57 评论

可以关注下动手实践的活动,有很多有趣的朋友会做一些分享,可以关注下,会手把手教你哈

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角动量

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发表于2020年05月16日 17:16:20
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7#
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1.3D训练集从哪里获取?

2.训练精度怎么样?

3.如何调优3d训练模型

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AI学习者

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发表于2020年05月25日 09:48:32
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8#
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搬个板凳,期待大牛的分享。

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发表于2020年05月26日 08:50:38
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9#
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高精度的地图必然计算量很大,ModelArts以哪种机制进行优化?应用在无人驾驶技术,现在是理论还是已经落地去验证实施了呢?

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Yiakwy 2020-5-29 10:56 评论

本专题是以建图后端为背景,讨论一个和目标检测有关的技术,告诉大家,目标检测除了用作安防场景,实时目标感知模块,还可以用在很多地方。我们这个模块是离线处理的。定位软件会有一个简单的目标检测用于提取特征,进行地图快召回,计算优化会根据芯片厂商方案(如高通芯片的推理套件),但不是本方案的分享重点。 ModelArts是一个SAAS和IAAS平台的结合的智能云服务平台。如何打通端到云,需要杀手级的应用。高精地图软件后端设施是非常吃资源的,同时定位部分也非常依赖芯片和端上设备。因此我坚信未来会有更多机会和ModleArts合作,敬请期待。

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hw84820715

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发表于2020年05月26日 15:52:11
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10#
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无人驾驶技术研究进展如何,是否安全可靠?

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Yiakwy 2020-5-29 11:03 评论

这个问题太大了,我不好回答。 从业人员肯定会一直做下去把路子拓广,从末端物流,干线物流景落地,环卫,打车的。目前看还是低速场景好做。形势还是有些严峻 研究人员能找到的问题越多,越好,意味着有更多产出。 企业可以用来提升估值,造福基础设施,整合技术体系;要做到活得久,商业可行,技术点明确是关键。 他们都有光明的前途。

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hw69058831

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发表于2020年05月26日 15:56:48
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无人驾驶技术主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶,高精度的地图必然计算量需求非常大,是否会花费大量成本

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Yiakwy 2020-5-29 11:56 评论

高精地图的出现是为了适应单车智能对检测性能、定位的要求,并结合普通地图技术,SLAM形成的独立软件系统。建图会花费大量成本,目前行业情况应该是,每公里千元起步。

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Yiakwy 2020-5-29 11:57 评论

指得是综合核算成本

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