随笔分类 - 深度学习&&自动驾驶
摘要:作者:小魔方 点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标” 干货第一时间送达 标题:Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection(ECCV 2020)代码地址:在公众号「3D视觉工坊」,后台回复「车道线检测」,即可直接下载亮点1.提出了一个基于卷积神经网络进
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摘要:作者:蒋天园 来源:微信公众号@3D视觉工坊 链接:CLOCs:3D目标检测多模态融合之Late-Fusion 文章:CLOCs: Camera-LiDAR Object Candidates Fusion for 3D Object Detection论文地址:在公众号「3D视觉工坊」,后台回复「
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摘要:作者:蒋天园 来源:微信公众号@3D视觉工坊 来源:3D目标检测多模态融合算法综述 0前言 本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述,主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中,笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种
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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:魏宏宇 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:地面无人驾驶系统环境感知技术的发展 地面无人系统具有平台损毁无人员伤亡、可长期值守等特点,目前主要用于扫雷破障、武装巡逻、核生化探测、危险品运输、火力引导、通信中继和后装保障等领域,已投入伊拉克和阿富汗战场使用,是未来陆军作战方式向非接触、非线式、非对
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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: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: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: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: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: 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: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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