Connecting the dots Connecting the dots

처음 해당 프로젝트를 실행하고 mmdet3d의 구조를 이해하게 됨.https://github.com/youngskkim/CRN GitHub - youngskkim/CRN: [ICCV'23] Official implementation of CRN: Camera Radar Net for Accurate, Robust, Efficient 3D Perceptio[ICCV'23] Official implementation of CRN: Camera Radar Net for Accurate, Robust, Efficient 3D Perception - youngskkim/CRNgithub.com CRN을 실행하고 카메라 only 버전도 실행해보고 싶어서 실행했는데 실행됨.예전에 버전 문제로 고생을 많이해서 안되었는..

입력 값을 직접 가지고 있는 Parameter를 이용해서 만들어 보자!T_global 변수는 lidar to global 함수 이다. 즉 lidar   값이 입력이고 출력은 global이라는 뜻이다.input_dict["T_global_inv"] = np.linalg.inv(input_dict["lidar2global"])input_dict["T_global"] = input_dict["lidar2global"]data['img_metas'][0]['T_global']array([[-4.81423770e-01, 8.74948283e-01, 5.19293351e-02, 6.01008072e+02], [-8.76460242e-01, -4.80091652e-01, -3.646160..

목표 시간10000 : 00총 시간26 : 20공부 시간1 : 20시작 시간05 : 08종료 시간06 : 27목표 :  Projection Martix 이해 우선 sensor2lidar 값을 가지고 있다면 아래 처럼 계산해서 구할 수 있다. 참고로 intrinsic.shape[0], intrinsic.shape[1]는 3x3 행렬이므로 3 값을 갔는다. lidar2img_rts 해당 변수는 모델의 결과 값에 이미지를 그릴때 사용하는것 같다. 모델의 결과 값은 3D 이고 이미지는 2D 이니 해당 matrix가 필요하다. ##  nuscenes_3d_det_track_dataset.py# obtain lidar to image transformation matrixlidar2cam_r = np.linalg...

박스를 그리는 함수가 있는데 chat gpt에게 물어봐서 코드를 분석 했다. bev_corners = box3d_to_corners(bboxes_3d)[:, [0, 3, 4, 7]][ ..., [0, 1] ] xs = bev_corners[..., 0] / bev_resolution + bev_w / 2 ys = -bev_corners[..., 1] / bev_resolution + bev_h / 2 for obj_idx, (x, y) in enumerate(zip(xs, ys)): for p1, p2 in ((0, 1), (0, 2), (1, 3), (2, 3)): if is..

https://github.com/HorizonRobotics/Sparse4D/blob/main/projects/configs/sparse4dv3_temporal_r50_1x8_bs6_256x704.py Sparse4D/projects/configs/sparse4dv3_temporal_r50_1x8_bs6_256x704.py at main · HorizonRobotics/Sparse4DContribute to HorizonRobotics/Sparse4D development by creating an account on GitHub.github.com 해당 모델과  https://github.com/youngskkim/CRN/blob/main/exps/det/CRN_r50_256x704_128x128_4..

https://github.com/youngskkim/CRN?tab=readme-ov-file GitHub - youngskkim/CRN: [ICCV'23] Official implementation of CRN: Camera Radar Net for Accurate, Robust, Efficient 3D Perceptio[ICCV'23] Official implementation of CRN: Camera Radar Net for Accurate, Robust, Efficient 3D Perception - youngskkim/CRNgithub.com https://github.com/swc-17/SparseDrive/blob/v1.0/docs/quick_start.md SparseDrive/docs/..

한번 실행을 해보니 구조도 약간 파악이 되고 이해가 잘되니 이것 저것 돌려 볼 수 있을것 같다.https://github.com/HorizonRobotics/Sparse4D/tree/main?tab=readme-ov-file[GitHub - HorizonRobotics/Sparse4DContribute to HorizonRobotics/Sparse4D development by creating an account on GitHub.github.com](https://github.com/HorizonRobotics/Sparse4D/tree/main?tab=readme-ov-file)import sysimport os# Get the current working directorycurrent_dir = os..

출처 : https://www.jqshop.net/bbs/board.php?bo_table=resource&wr_id=72&sca=LINUX 제이큐샵 - 홈페이지제작 쇼핑몰제작 솔루션제작제이큐샵은 지난 10년 동안 홈페이지제작, 쇼핑몰제작 및 웹프로그램 개발 등의 한길을 걸어온 전문 웹에이전시 입니다.www.jqshop.net 리눅스 사용하다보면 압축 푸는것을 터미널로 풀다 보니..... 알아두면 좋다. 1. ZIP  - 압축하기 zip -rF (압축파일명).zip (압축할 폴더 또는 파일)   r : 서브 디렉터리 까지 압축   F : 한글 이름을 가진 파일까지 압축   zip filename.zip ./*            //현재 폴더에 전부를 압축할때 ./*는 현재 폴더 전부를 의미   zip ..