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快速阅读: 《黑客 Noon》消息，本文介绍了三个关键函数：体素化点云（voxelize_points），将体素投射到图像（project_voxel_to_image）以及融合特征（fuse_features）。体素化点云函数将激光雷达点转换为三维体素索引；投射函数通过已知相机参数将体素中心投射到图像空间；融合函数利用交叉注意力机制结合相机与激光雷达特征，优化相机表示。

导入torch
从torch.nn.functional导入F
导入cv2
导入numpy为np

定义体素化点云函数（voxelize_points）:
将激光雷达点转换为三维体素索引。
坐标 = 激光雷达点除以体素尺寸后向下取整并转为整数。
坐标减去坐标在每维上的最小值。
体素 = 形状为 (坐标[:,0]的最大值+1, 坐标[:,1]的最大值+1, 坐标[:,2]的最大值+1) 的零数组。
对于坐标中的每个 (x_idx, y_idx, z_idx):
体素 [x_idx, y_idx, z_idx] 加一。
返回体素。

定义将体素投射到图像函数（project_voxel_to_image）:
使用已知的相机矩阵（包括畸变）将三维体素中心投射到图像空间。
计算每个体素中心。
对于体素坐标中的每个 (x_idx, y_idx, z_idx):
中心_x = x_idx * 体素尺寸[0]
中心_y = y_idx * 体素尺寸[1]
中心_z = z_idx * 体素尺寸[2]
体素中心添加 [中心_x, 中心_y, 中心_z] 到体素中心列表中。
体素中心转换为浮点数，并重塑为 (-1, 1, 3) 形状。
将体素中心投影到图像平面。
图像点和 _ = 使用相机矩阵，rvec 和 tvec 投射点 (voxel_centers, rvec, tvec, 相机矩阵, None)。
返回图像点。

定义融合特征函数（fuse_features）:
交叉注意力：查询来自相机特征，键/值来自激光雷达特征，以基于三维数据优化相机表示。
融合 = torch.cat([相机特征, 激光雷达特征], 维度1)
融合 = F.relu(F.conv2d(融合, torch.randn(128, 融合.size(1), 3, 3)))
返回融合。

(以上内容均由Ai生成)