08 2020 档案
摘要:作者:Liam 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:一文详解ORB-SLAM3 摘要 ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统,可以在单目,双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。他是第一个基于特征的紧耦合的VIO系统,仅依赖于最大后验估计(包括IMU在初始化时)。
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摘要:作者:魏宏宇 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:基于关键帧的RGB-D视觉惯性里程计 注:如果想看更棒的排版,建议直接原文:https://mp.weixin.qq.com/s/bZZke4-Huq2o0Iv1XiTqww 论文信息:Chu C , Yang S . Keyframe-Based R
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摘要:作者:庞巧遇 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:一分钟详解三维重建学习路线 三维重建在计算机视觉中是十分重要的,其中涉及很多的技术内容,为了后来人能少走弯路,也为了对自己的知识框架系统总结,特记录自己的学习路线。 1、什么是三维重建 三维重建 ,英文名称是3D Reconstruction。三维重建
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摘要:作者:小凡 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 50~80万项目需求|室内场景三维重建项目 项目需求:室内场景三维重建项目需求内容:主要依托手机端实现室内场景重建,包括手机端三维数据采集与实时模型构建,支持将采集数据上传至云端进行高精模型自动构建(核心)。输出模型类似贝壳找房效果。 工作环境:手机端
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摘要:作者:魏宏宇 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:ICRA2020重磅来袭——SLAM文章汇总 ICRA(International Conference on Robotics and Automation)会议是最大的机器人会议,也是IEEE机器人与自动化学会的旗舰会议。ICRA2020共收到35
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摘要:作者:Tom Hardy 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 重磅!国内最全的3D视觉学习资料已开源 前言 加入工坊快一年了,这一年里结识了很多优秀的童鞋,他们是一群对技术充满着好奇心的探索者。不知道为什么,一旦碰到难题,大家显得格外团结,有问题,总是不遗余力的一起解决。磕磕碰碰,总有些收获,工坊的
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摘要:来源:公众号@3D涉及工坊 作者:书涵 链接:结构光|一文详解相移步长的选择问题 初接触到相移法的同学,很容易出现这样一个疑惑,为什么有的论文中选择三步相移,而有的论文中选择四步相移,更有甚者选择五步相移,不同的相移步长到底有什么好处,在重建时又如何根据当前的场景,选择最合适的相移步长呢?今天笔者就
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摘要:作者:蒋天园 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:汇总|基于激光雷达的3D目标检测开源项目&数据集 前言 这一片文章主要介绍目前3D目标检测的一些比较重要的数据集合在github上比较好用的3D目标检测项目。包含了最火最热的KITTI到当前研究前沿的多模态,时序融合等的新数据集。分类方法如下,首先按照
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摘要:作者:蒋天园 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:最新3D目标检测文章汇总(包含ECCV20和ACMMM20) 前言 3D目标检测在ECCV20的文章中呈现依旧火热的研究趋势,本文对目前笔者看到过的ECCV20和ACM MM20的3D目标检测文章做一个汇总,分类方法按照该方法是否在对应数据集上实验作为
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摘要:作者:庞巧遇 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:同时定位与地图创建综述 SLAM包含两个主要任务,定位和建图。这是移动机器人自主完成作业任务需要解决的基本问题,特别是在未知环境的情况下,移动机器人既要确定自身在环境中的位姿,又要根据确定的位姿来创建所处环境的地图,这是一个相辅相成、不断迭代的过程。因
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摘要:作者:Danny明泽 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:实例分割综述(单阶段/两阶段/实时分割算法汇总) 简介 目标检测或定位是数字图像从粗到细的一个渐进过程。它不仅提供了图像对象的类,还提供了已分类图像中对象的位置。位置以边框或中心的形式给出。语义分割通过对输入图像中每个像素的标签进行预测,给出了
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摘要:作者:董岩 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 事件相机特征跟踪-EKLT方法 1.前言 本推送介绍另一种特征跟踪方法,来自论文:”EKLT: Asynchronous Photometric Feature Tracking Using Events andFrames”。从基本思路上来说,也是对
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摘要:作者:Longway 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 基于图像的三维物体重建:在深度学习时代的最新技术和趋势综述之性能比较和未来研究方向 1性能比较 本节讨论一些关键方法的性能,下面将介绍各种性能标准和度量,并讨论和比较一些关键方法的性能。 1.1精度指标和性能标准 设X为真实三维形状,X~为重
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摘要:作者:Longway 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 基于图像的三维物体重建:在深度学习时代的最新技术和趋势综述之三维曲面解码 1.三维曲面解码 基于体积表示的方法在计算上非常浪费,因为信息只在三维形状的表面或其附近丰富。直接处理曲面时的主要挑战是,网格或点云等常见表示没有规则的结构,因此,它们
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摘要:作者:白杨 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 激光三角测量法在工业视觉检测上的应用 激光三角测量法,是工业视觉领域较为常用也是比较容易理解的一种3D检测算法。本文主要从应用层次来阐述,包括相机和激光选型、搭接方式的优劣点分析、软件开发过程中的注意事项等。 1.原理及演示 将一条单线细激光光线投射到
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摘要:作者:Longway 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 基于图像的三维物体重建:在深度学习时代的最新技术和趋势之人脸重建和场景分析 1.三维人脸重建 基于精细密集图像的人脸三维重建是计算机视觉和计算机图形学中一个长期存在的问题,其目标是恢复人脸的形状、姿态、表情、皮肤反射率和更精细的表面细节。最近
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摘要:作者:白杨 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 一种简化的线扫相机单维度标定法 线扫相机精度高、速度快、抗干扰能力强,适用于连续性产品的在线检测。针对产品的测量,要获得产品边界的精确坐标,需对检测目标进行图像坐标系u-v到世界坐标系x-y-z的转化,如下图所示: 图 1 相机成像分布示意图 目前相机
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摘要:作者:三弟 3D 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 既可生成点云又可生成网格的超网络方法 ICML 本文发表在 ICML 2020 中,题目是Hypernetwork approach to generating point clouds。利用超网络(hypernetworks)提出了一种新颖的生
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摘要:作者:Tom Hardy 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:基于机器学习随机森林方式的姿态识别算法 传统视觉基于特征点和参考坐标系的思想对物体进行姿态识别,这种方式对物体本身形状和颜色特征要求较高,对一些较为复杂的物体则不能很好工作,本文使用机器学习(随机森林)方式并通过颜色和深度特征对物体进行姿态
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摘要:作者:Longway 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: Occupancy Networks:基于学习函数空间的三维重建表示方法 概述 随着深度神经网络的到来,基于学习的三维重建方法逐渐变得流行。但是和图像不同的是,在3D中没有规范的表示,既能高效地进行计算,又能有效地存储,同时还能表示任意拓扑的
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摘要:作者:蒋天园 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 汇总|3D目标检测文章(CVPR2020) 前言 今年CVPR20-paper-list前几天已经出了,所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示,3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内的目标检测,室内场景数据
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摘要:作者:仲夏夜之星 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:三维目标识别算法综述 目前三维点云数据的获取方法相对快捷,同时三维点云数据的采集不受光照影响,也规避了二维图像遇到的光照、姿态等问题,因此基于点云数据的三维物体识别也引起了人们的重视。 三维点云物体识别方法多是通过提取物体的特征点几何属性、形状属性
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摘要:作者:明泽 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:CVPR 2020 oral 首次提出VPSnet用于分割界新问题-视频全景分割 论文题目:Video Panoptic Segmentation论文下载:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/pa
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摘要:作者:仲夏夜之星 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 基于三维模型的目标识别和分割在杂乱的场景中的应用 在杂波和遮挡情况下,对自由形式物体的识别及分割是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的基于三维模型的算法,该算法可以有效地执行该任务,对象的三维模型是从其多个无序范围图像离线自动构建的,这些视图
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摘要:作者:Longway 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: CVPR2020 best paper:对称可变形三维物体的无监督学习 代码地址:https://github.com/elliottwu/unsup3d项目地址:https://elliottwu.com/projects/unsup3d/
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摘要:作者: 明泽 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:FuseSeg:用于自动驾驶领域的RGB和热成像数据融合网络 论文题目:FuseSeg: Semantic Segmentation of Urban Scenes Based on RGB andThermal Data Fusion论文下载:htt
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摘要:作者:Danny明泽 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 自动驾驶领域:一种实时高精度的城市道路场景语义分割方法 论文下载:https://arxiv.org/pdf/2003.08736.pdf简介:近年来,深度卷积神经网络(DCNNs)在语义图像分割方面表现出了优异的性能。然而,由于使用复杂的网
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摘要:作者: Tom Hardy 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:ECCV2020优秀论文汇总|涉及点云处理、3D检测识别、三维重建、立体视觉、姿态估计、深度估计、SFM等方向 前言 ECCV2020的oral和spotlight名单已经发布,与往年相比,accepted paper list中增加了很
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摘要:作者:Longway 来源:公众号@3D视觉工坊 题目:uNetXST:将多个车载摄像头转换为鸟瞰图语义分割图像 项目地址:https://github.com/ika-rwth-aachen/Cam2BEV 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2005.04078.pdf 概述
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摘要:作者:白杨杨 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 缺陷检测 | PCB AOI质量检测之自动定位核选取算法 PCB产品AOI检测,需要将模版与实际图像对齐,因此需要定位功能。定位功能就需要选取定位核,定位核的提取方法分为手动和自动。基于人眼视觉特征对区域敏感度判断的手动提取法存在很大的局限性,且当需
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摘要:作者: Danny明泽 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:RTFNet:基于可见光/红外图像的城市自动驾驶道路场景语义分割 论文下载:https://yuxiangsun.github.io/pub/RAL2019_rtfnet.pdf代码下载:https://github.com/yuxiangs
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摘要:作者:Danny明泽 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:立体相机开发|几何感知的实例分割 论文下载:http://www-scf.usc.edu/~choyingw/works/GAIS-Net/WSAD/CVPRW_CameraReady.pdf代码下载:https://drive.google.
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摘要:作者:小毛 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 基于点云的机器人抓取识别综述 机器人作为面向未来的智能制造重点技术,其具有可控性强、灵活性高以及配置柔性等优势,被广泛的应用于零件加工、协同搬运、物体抓取与部件装配等领域,如图1-1所示。然而,传统机器人系统大多都是在结构化环境中,通过离线编程的方式进
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摘要:作者:郭田峰 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:Ceres求解直接法BA实现自动求导 BA,即Bundle Adjustment,通常译为光束法平差,束调整,捆绑调整等。但高翔博士觉得这些译名不如英文名称来得直观,所以保留英文名,简称BA。 所谓BA,是指从视觉图像中提炼出最优的3D模型和相机参数。
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摘要:作者:薛轲翰 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:Ultimate SLAM?利用事件相机解锁高速运动、高动态范围场景 本篇文章主要介绍 2018 年 ICRA 的一篇论文: Rosinol Vidal, A., Rebecq, H., Horstschaefer, T., Scaramuzza, D
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摘要:作者:Danny明泽 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:LRNNet:轻量级FCB& SVN实时语义分割 公众号后台回复「LRNNet」,即可获得论文下载链接。 简介:语义分割可以看作是一种按像素分类的任务,它将特定的预定义类别分配给图像中的每个像素。该任务在自动驾驶和图像编辑等方面具有广泛的应用前
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摘要:作者:董岩 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: CVPR2020事件相机(Event Camera)研究文章汇总 本文介绍了CVPR 2020中关于事件相机(Event Camera)的相关研究。所列举的论文由CVPR录取论文中通过关键字搜索得到,难免会有遗漏;同时由于涉及具体的方向较多,粗略学习可
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摘要:作者:蒋天园 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:ECCV20 3D目标检测新框架3D-CVF 前言 这一篇文章主要介绍一篇发表在ECCV20上的采用多模态融合的3D目标检测的文章,并总结一下目前多多模态的方法。所谓多模态融合,即采取多种传感器数据作为深度学习网络的输入,多模态融合的好处多种传感器获取
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摘要:作者: 薛轲翰 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:重磅解读!ORB-SLAM3,它来了,新增鱼眼模型、多地图等 原论文:ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAMC
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摘要:作者:蒋天园 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:3D目标检测深度学习方法中voxel-represetnation内容综述(三) 前言 前两篇文章:3D目标检测深度学习方法中voxel-represetnation内容综述(一)、3D目标检测深度学习方法中voxel-represetnation内容
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