road scenes leveraging133130DeepLiDAR：基于深度学习的表面法线引导的室外场景稀疏激光雷达数据和单个彩色图像的深度预测0Jiaxiong Qiu 1 � Zhaopeng Cui 2 � Yinda Zhang 3 �0Xingdi Zhang 1 ...
”深度学习架构 表面法线 室外场景 密集深度预测 彩色图像“ 的搜索结果
基本情况 题目：DeepLiDAR:Deep Surface Normal Guided Depth Prediction for OutdoorScene from Sparse LiDAR Data and Single Color Image ... 来源：中国电子科技大学，旷视科技 原文作者：Jiaxiong Qiu ...
本资源基于深度和法线纹理实现了边缘检测特效，详见博客→https://zhyan8.blog.csdn.net/article/details/131341229
现有的大多数方法直接训练网络来学习从稀疏深度输入到密集深度图的映射，这在利用3D几何约束和处理实际传感器噪声方面存在困难。在本文中，为了正则化深度完成并提高对噪声的鲁棒性，我们提出了一个统一的CNN框架，...
光度立体是利用物体在不同光照条件下拍摄的图像恢复三维表面法线的问题，是计算机视觉研究中的一个重要课题。尽管现有的传统和基于深度学习的方法取得了成功，但由于以下原因，其仍然具有挑战性：（i）需要
1DnD：拥挤动态室内场景中的密集深度估计Dongki Jung*1 Jaehoon Choi*1，2 Yonghan Lee1Deokhwa Kim1Changick Kim3Dinesh Manocha2Donghwan Lee11NAVER LABS2马里兰大学3KAIST投影深度RGB图像单目深度估计图1：使用...
点云PCL估计一个点云的表面法线，内含自动驾驶完整学习资料
2韩国首尔LUXROBO{khrho325，read12300}@ add.re.kr，[email protected]摘要深度补全已经被广泛地研究以从其稀疏测量和单色图像预测密集深度图像。然而，大多数最先进的方法依赖于静态卷积神经网络（CNN），其不够...
Yin Zhou2岁，Pei Sun2岁，Dumitru Erhan3岁，SeanRaffeir2岁，Henrik Kretzschmar2岁1UT Austin，2Waymo，3Google Brain摘要自动驾驶系统的开发在很大程度上取决于在模拟中回放复杂多样的交通场景的能力。...
在本文中，我们提出了一个简单而有效的卷积空间传播网络（CSPN）来学习深度预测的亲和矩阵具体地，我们采用高效的线性传播模型，其中以递归卷积操作的方式执行传播，并且通过深度卷积神经网络（CNN）来学习相邻像素...
OmniDepth：室内球形全景的密集深度估计。Nikolaos Zioulis1[0000−0002−7898−9344]、AntonisKarakottas1[0000−0003−0328−8671]、Dimitrios Zarpalas1和PetrosDaras1希腊塞萨洛尼基研究与技术中心（CERTH）-...
depth completion
基于像素深度、法线和可见性的深度MVS0Jae Yong Lee 1 Joseph DeGol 2 Chuhang Zou * 3 Derek Hoiem 101 伊利诺伊大学香槟分校 {lee896, dhoiem}@illinois.edu02 微软[email protected]...
12747使用校准反投影图层的无监督深度完井Alex Wong加州大学洛杉矶分校视觉实验室[email protected]加州大学洛杉矶分校视觉实验室[email protected]摘要我们提出了一种深度神经网络架构，用于从图像和稀疏点云推断...
受室内建模的早期工作的启发，我们利用室内场景中表现出的结构规律来训练更好的深度网络。具体来说，我们采用两个额外的监督信号进行自我监督训练：1）Manhattan法线约束和2）共面约束。Manhattan法线约束强制主曲面...
训练以获得更好的表示的瓶颈之一是核心场景理解任务（例如语义分割、法线预测和对象边界检测）所需的可用的每像素地面实况数据的量为了解决这一问题，提出了一些利用合成数据的工作.然而，缺乏对这种合成数据是如何...
深入观察：基于语义增强和注意力损失的单目深度估计JianboJiao1，2[0000−0003−0833−5115]， Ying ...单目深度估计极大地受益于基于学习的技术。通过研究训练数据，我们观察到现有数据集中的每像素深度值通常呈现长
MVSNet：非结构化多视点立体瑶瑶1号【0000- 0001 - 9866 - 4291】、罗紫欣1号【0000- 0001 - 6946 - 2826】、李世伟1号【0000- 0003 - 0712 ... 我们提出了一种端到端的深度学习架构，用于从多视图图像进行深度图推断。
深度学习结合SLAM研究总结 博客转载自：https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题：深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合...
当成像条件存在变化时，室外场景的语义分割是有问题的。已知的是，反照率（反射率）对于所有种类的照明效应是不变的。因此，使用反射图像进行语义分割任务可能是有利的。 另外，不仅分割可受益于反射率，而且分割可...
室内环境潘吉*1、润泽里*1、2、比尔巴努2、易旭11OPPO美国研究中心、创峰科技有限公司2加州大学河滨分校摘要（i）室内序列的深度范围在不同帧之间变化很大，使得深度网络难以引起一致的深度线索，而室外场景中的最大...
此外还有评估基于深度学习的分割模型的常用指标。并报告了这些模型的定量结果和实验性能。 系列回顾 论文阅读—图像分割方法综述(一)（arXiv:[cs:cv]20200410） 论文阅读—图像分割方法综述(二)（arXiv:[cs:cv]...
7763学习从图像回归3D人脸形状和表情而无需3D监督Soubhik Sanyal Timo Bolkart冯海文Michael J.黑色感知系统部马克斯·普朗克智能系统{soubhik.sanyal，timo.bolkart，haiwen.feng，black}@ tuebingen.mpg.de图1：...
1神经照明：室内环境的照明预测Shuran Song Thomas FunkhouserGoogle和普林斯顿大学摘要本文讨论了在RGB图像中的一个选定的像素处，估计从各个方向到达一个3D点的光的任务。该任务具有挑战性，因为它需要预测从相机...
the structured-light system, and it can also work in outdoorenvironment with strong sunlight, but it is easily affectedby the surface texture of the objects. In recent years, stereomatching methods ...
6908快速空间变化的室内照明估计MathieuGaronBoga*，...给定图像和该图像中的2D位置，我们的CNN在笔记本电脑移动显卡上不到20ms的时间内估计虽然现有的方法估计一个单一的，全球照明表示或需要深度作为输入，我们
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