3D物体姿态估计泛化和鲁棒性局部特征优势模板匹配方法工业应用潜力

"3D物体姿态估计的模板匹配方法在新对象泛化和遮挡鲁棒性方面的应用

677103D物体姿态估计的模板再探：对新对象的泛化和对遮挡的鲁棒性0Van Nguyen Nguyen 1, Yinlin Hu 2, Yang Xiao 1, Mathieu Salzmann 2, Vincent Lepetit 101 LIGM, Ecole des Ponts, Univ ...

OVE6D：基于深度的6D物体姿态估计的视点编码方法

标签： 6D姿态估计深度学习方法物体视点编码模型训练挑战性数据集

6803OVE6D：用于基于深度的6D物体姿态估计的物体视点编码DingdingCai1，JanneHeikkila？2，EsaRahtu11坦佩雷大学，2奥卢大学{dingding.cai，esa.rahtu} @ tuni.fi，janne. oulu.fi摘要本文提出了一个通用的框架，...

深度学习的不确定性估计和鲁棒性

标签：深度学习不确定性估计鲁棒性

深度学习模型在分布外预测方面表现不佳: 它们往往做出高置信预测，这在现实世界的应用中是有问题的，比如医疗保健、自动驾驶汽车和自然语言系统，或者在训练数据和模型预测所依据的数据之间存在差异的情况下，这些...

学习局部RGB到CAD对应关系用于物体位姿估计

标签：关键点学习 3D姿态物体位姿估计视点不变性

8967R，t关键点学习3D姿态学习局部RGB到CAD对应关系用于物体位姿估计Geor giosGeorg akis1，SrikrishnaKaranam2，ZiyanWu2，andJanaKosˇecka'11Department of Computer Science，George MasonUniversity，Fairfax ...

"HybridPose：一种新颖的6D物体姿态估计方法

混合表示陈松*，宋佳如，黄启星德克萨斯大学奥斯汀网址：[email protected]，[email protected]，网址：www.example.com，[email protected]摘要我们介绍HybridPose，一种新颖的6D物体姿态估计方法。...

学习优化非刚性跟踪的深度特征集成与条件网络实验

标签：非刚性跟踪深度特征学习收敛速度提高鲁棒性增强优化方法

在本文中，我们采用可学习的优化，以提高跟踪鲁棒性和加快求解器的收敛。首先，我们通过在通过CNN端到端学习的深度特征上集成对齐数据项来升级跟踪目标新的跟踪目标可以捕获全局变形，这有助于高斯牛顿跳过局部...

Sift图像局部特征提取方法及应用研究

标签：特征点提取尺度不变性特征点匹配图像拼接 matlab

基于局部特征提取方法是图像处理、分析及模式识别领域的热点研究问题之一。由于该技术有着广泛的应用前景，已经吸引了很多学者的关注，并涌现出了大量的研究成果。利用 SIFT 算法提取出的特征点进行图像匹配，对于...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向固体废物分拣的目标位姿估计

标签： YOLO 人工智能大数据

目标检测技术可以处理图像或视频，从图像或视频中准确地识别物体并确定其位置和类别。目标检测的任务是定位和分类。定位通常生成边界框来标记物体在图像中的位置，边界框通常由四个坐标值确定：左上角点横坐标x、...

深度学习的无监督地图估计方法

标签：深度学习辅助函数地图估计传感器姿态全局配准

OursOurs (Warm Start)ICP Plane [10]GoICP [46]86500DeepMapping：多...我们使用DNN来建模传统上涉及手工数据关联、传感器姿态初始化和全局优化的高度非凸映射过程。我们的关键创新在于，使用适当定义的无监督损失“训

从线条绘画中重建和编辑3D形状的编码器/解码器架构

标签：重建编辑草图 3D形状方法

130230Sketch2Mesh：从草图中重建和编辑3D形状0Benoit Guillard*，Edoardo ...当集成到为草图提供相机参数的用户界面中时，这使我们能够利用其潜在参数化来表示和优化3D网格，使其投影与草图中的外轮廓相匹配。我们

CVPR 2022 论文列表

标签： pytorch 人工智能深度学习

4. 估计(Estimation) 5. 图像&视频检索/视频理解(Image&Video Retrieval/Video Understanding) 6. 人脸(Face) 7. 三维视觉(3D Vision) 8. 目标跟踪(Object Tracking) 9. 医学影像(Medical Imag

点云从入门到精通技术详解100篇-基于 3D 视觉信息的机械手抓取机械零部件

标签： 3d 计算机视觉点云

在整个机器人系统中，机械臂类似于人类的手臂，模仿人手的功能，场对智能机器人的要求愈发严苛，机械臂抓取正在向可靠、快速和精确方向发展，升了粗配准阶段的精度，降低了精配准的计算时间，整体上减少了算法的计算...

AAAI 2023 | 腾讯优图实验室16篇论文入选，含多标签分类、姿态估计、目标检测、HOI、小样本学习等研究方向....

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院转自腾讯优图近日，AAAI 2023（Association for the ...AAAI是人工智能领域的主要学术组织之一，是一个国际化的非营利科学组织，旨在推动人工智能领域的研究和应用，增进...

3d目标检测

标签：计算机视觉 c++

3D数据的类型点云（根据激光雷达得到的数据）深度图像？ 3D mesh voxel 体素

基于深度监督的3D对象解析方法

标签：感知3D对象解析深度监督网络单目3D对象解析遮挡感知神经网络架构

我们提出了一种深度卷积神经网络（CNN）架构，用于在2D图像和3D空间中定位语义部分，同时在给定单个RGB图像的情况下推断其可见性状态。我们的关键洞察力是利用领域知识通过深度监督其隐藏层来规范网络，以便顺序地...

点云从入门到精通技术详解100篇-点云特征学习模型及其在配准中的应用（续）

标签：学习

分布，针对这一问题，本章提出了一种自适应的邻域特征提取模型，可以根据密度分。法，但是这两种主流的方法都会由于搜索范围的限制导致邻域大小难以确定，但是盲。的第一步是为点云中的每一个点搜索候选邻域，在本章...

CVPR'22 最新132篇论文分方向整理｜包含目标检测、图像处理、医学影像等28个方向...

标签：神经网络计算机视觉机器学习

在CVPR2022正式会议召开前，为了让大家更快地获取和学习到计算机视觉前沿技术，极市对CVPR022 最新论文进行追踪，包括分研究方向的论文、代码汇总以及论文技术直播分享。CVPR 2022 论文分方向整理目前在极市社区持续...

[论文阅读]H3DNet——基于混合几何基元的3D目标检测

标签： 3d 目标检测人工智能

H3DNet论文阅读

视觉目标跟踪中的干扰子感知连体网络及其应用

标签：视觉目标跟踪干扰子感知连体网络特征区分性分布控制策略增量学习

近年来，暹罗网络由于其准确性和速度的平衡而引起视觉跟踪界的极大关注然而，大多数连体跟踪方法中使用的特征只能区分前景和非语义背景。由于空间背景通常被认为是干扰物，影响了暹罗跟踪器的鲁棒性在本文中，我们...

3D单目(mono 3D)目标检测算法综述

标签：算法自动驾驶深度学习

title: 3D单目(mono 3D)目标检测算法综述 date: 2021-01-22 22:08:39.000000000 +09:00 categories: [算法篇] tags: [CV, 3D, 综述] 欢迎访问个人博客：https://johneyzheng.top/ 前言算法调研(相对完善) 2D升3D...

矩阵及其运算在卷积神经网络（CNN）中的应用与启发

标签：矩阵 cnn 线性代数

摘要1. 引言1.1 研究背景和意义1.2 报告结构2. 卷积神经网络（CNN）简介2.1 CNN基本原理2.2 CNN的优势和应用领域3.... 实际应用案例5.1 图像分类与目标检测5.2 人脸识别与姿态估计5.3 图像生成与风格

【读点论文】A Survey on Vision Transformer,2022年华为诺亚最新综述研究，从发展到任务，整体到局部。...

标签：深度学习人工智能 ViT

由于其强大的表示能力，研究人员正在寻找将transformer应用于计算机视觉任务的方法。在各种可视化基准测试中，基于transformer的模型的性能类似于或优于其他类型的网络，如卷积和循环神经网络。由于transformer具有...

3D Point Cloud Processing and Learning for Autonomous Driving（自动驾驶中的3D点云处理与学习）论文...

标签：深度学习自动驾驶

自动驾驶中的3D点云处理与学习

2024CVPR_Local Feature Matching Using Deep Learning: A Survey

标签：深度学习人工智能

论文评价可创新点局部特征匹配在计算机视觉领域有着广泛的应用，包括图像检索、3D重建和物体识别等领域。然而，由于视点和光照变化等因素，在提高匹配的准确性和鲁棒性方面仍然存在挑战。近年来，深度学习模型的引入...

清华2019最新AI发展报告出炉！400页干货，13大领域一文看懂

标签：清华2019最新AI发展报告出炉！400页干货，13大领域一

在这个过程中，技术突破和创造性高端人才对人工智能的发展起着至关重要的作用。本周，清华大学AI研究机构AMiner发布了《2019中国人工智能发展报告》，报告遴选 13 个人工智能的重点领域进行重点介绍，包括：机器...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的光学遥感图像目标检测及价值评估

标签：深度学习目标检测 YOLO

受益于我国科学技术的不断进步，光学遥感成像技术取得了长足发展，创造了大量可供学习和研究的高质量光学遥感图像。在民用与军事领域，对光学遥感图像的研究与应用正受到各界科研人员的普遍关注[1]。高分辨率光学...

论文笔记《PoseCNN：A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes...

标签：论文笔记

PoseCNN：基于卷积神经网络的6D目标姿态估计。

点云综述一稿点云硬件、点云软件、点云处理算法、点云应用以及点云的挑战与展望

经过一周的综述撰写，深感点云算法应用之浩瀚，只能仰仗前辈们的文章作一些整理：点云硬件：点云获取技术可分为接触式扫描仪、激光雷达、结构光、三角测距（Triangulation）、以及立体视觉等多种。最近二十...

基于体采样的拓扑一致性多视点人脸推断

标签：多视图人脸建模拓扑一致性体采样面部网格预测高质量渲染

3824基于体采样的拓扑一致性多视点人脸推断Tianye Li1，2，Shichen Liu1，2，Timo Bolkart3，Jiayi Liu1，2，Hao Li1，2，and YajieZhao11USCInstituteforCreativ eTechnology，2USC，3MPIforIntelligentSystems，T...