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摘要: Visual SLAM 追求直接SLAM技术,而不是使用关键点,直接操作图像强度的跟踪和映射。 作为直接方法,LSD-SLAM使用图像中的所有信息,包括边缘,而基于关键点的方法只能在拐角处使用小块。这将导致在纹理稀疏的环境(如室内)中获得更高的精度和更强的鲁棒性,以及更密集的三维重建。此外,由于提出 阅读全文
posted @ 2020-05-25 10:53 吴建明wujianming 阅读(559) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 3D-LiDAR 结合光学+激光扫描+数据处理技术,实现对人和物体的无盲点检测。 利用专有光学技术实现高精度,高分辨率三维扫描。 到目前为止,传感器只能准确地检测出物体的存在,而且很难感知目标的大小和形状。为了提高精度,必须增加激光器的数量,这就产生了激光束之间出现盲点的新问题。将其专有的光学技术应 阅读全文
posted @ 2020-05-25 10:06 吴建明wujianming 阅读(1312) 评论(0) 推荐(0)
摘要: YOLOV4各个创新功能模块技术分析(三) 八.数据增强相关-Stylized-ImageNet 论文名称:ImageNet-trained cnns are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and ro 阅读全文
posted @ 2020-05-25 08:12 吴建明wujianming 阅读(558) 评论(0) 推荐(0)
摘要: YOLOV4各个创新功能模块技术分析(二) 四.数据增强相关-GridMask Data Augmentation 论文名称:GridMask Data Augmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/2001.04086v2 论文摘要 本文提出了一种新的数据增强方法 阅读全文
posted @ 2020-05-25 07:56 吴建明wujianming 阅读(654) 评论(0) 推荐(0)
摘要: YOLOV4各个创新功能模块技术分析(一) 简 介 yolov4论文:YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection arxiv:https://arxiv.org/abs/2004.10934 github源码:https://gith 阅读全文
posted @ 2020-05-25 07:45 吴建明wujianming 阅读(1284) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 虚拟几何纹理(下) 几何纹理既可以与底曲面相加得到阳刻浮雕,也可以与底曲面几何相减得到阴刻,如图10和11所示, 图10. 马头的颜色纹理,几何纹理。 图11. 阳刻几何纹理,阴刻几何纹理【4】。 同样,可以将龙或者玫瑰曲面制成几何图像,从而转换成几何纹理,做成三维刺青,如图12所示, 图12. 三 阅读全文
posted @ 2020-05-24 14:29 吴建明wujianming 阅读(688) 评论(1) 推荐(0)
摘要: 虚拟几何纹理(上) 关于几何学 麻省理工人工智能实验室学习Berthold Horn教授的“机器视觉”课程。Horn教授以“shape from shading”方法驰名天下,他在课堂上亲口讲授了如何用偏微分方程来描述成像过程,通过求解双曲方程来从图像反解几何。他提出用高斯曲率来表示凸曲面的扩展高斯 阅读全文
posted @ 2020-05-24 14:07 吴建明wujianming 阅读(831) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 语义分割:基于openCV和深度学习(二) Semantic segmentation in images with OpenCV 开始吧-打开segment.py归档并插入以下代码: Semantic segmentation with OpenCV and deep learning # imp 阅读全文
posted @ 2020-05-24 12:31 吴建明wujianming 阅读(1402) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 语义分割:基于openCV和深度学习(一) Semantic segmentation with OpenCV and deep learning 介绍如何使用OpenCV、深度学习和ENet架构执行语义分段。阅读完今天的文章后,能够使用OpenCV对图像和视频应用语义分割。深度学习有助于提高计算机 阅读全文
posted @ 2020-05-24 09:15 吴建明wujianming 阅读(1436) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 语义分割 Semantic Segmentation 什么是语义分割 阅读全文
posted @ 2020-05-24 08:39 吴建明wujianming 阅读(354) 评论(0) 推荐(0)
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