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3D視覺工坊

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端到端自動駕駛離我們還有多遠(yuǎn)?最新綜述一覽前沿!

通常,模塊化系統(tǒng)被稱為中間范式,并被構(gòu)建為離散組件的管道(圖3),連接傳感器輸入和運(yùn)動輸出。模塊化系....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 09-04 16:25 ?1525次閱讀
端到端自動駕駛離我們還有多遠(yuǎn)?最新綜述一覽前沿!

BEV感知中的Transformer算法介紹

將BEV下的每個(gè)grid作為query,在高度上采樣N個(gè)點(diǎn),投影到圖像中sample到對應(yīng)像素的特征....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 09-04 10:22 ?1789次閱讀
BEV感知中的Transformer算法介紹

一種融合語義不變量的點(diǎn)線立體SLAM系統(tǒng)

傳統(tǒng)的同步定位與制圖(SLAM)系統(tǒng)使用環(huán)境的靜態(tài)點(diǎn)作為實(shí)時(shí)定位和制圖的特征。當(dāng)可用的點(diǎn)特征很少時(shí),....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 09-01 17:16 ?975次閱讀
一種融合語義不變量的點(diǎn)線立體SLAM系統(tǒng)

WACV 2023 I從ScanNeRF到元宇宙:神經(jīng)輻射場的未來

神經(jīng)輻射場(NeRF)通過將三維場景編碼成隱式表示,在視覺領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用。通過學(xué)習(xí)多層感知機(jī)(MLP....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 09-01 16:14 ?951次閱讀
WACV 2023 I從ScanNeRF到元宇宙:神經(jīng)輻射場的未來

總結(jié)!三維點(diǎn)云基礎(chǔ)知識

該方法具體通過六個(gè)步驟實(shí)現(xiàn):圖像的采集、系統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定、特征模板匹配、圖像處理、三維仿真匹配以及三維重....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 09-01 16:12 ?2761次閱讀
總結(jié)!三維點(diǎn)云基礎(chǔ)知識

一般采取什么方式去消除光機(jī)投影FOV呈梯形的影響?(沙姆鏡頭)

算法景深與光機(jī)和相機(jī)景深的關(guān)聯(lián)的確有點(diǎn)不好理解,這玩意兒有點(diǎn)復(fù)雜,和不同的硬件實(shí)現(xiàn)方法還有區(qū)別。正常....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 09-01 15:21 ?1316次閱讀

對于3D激光SLAM,LeGo-LOAM到底有多重要?

激光slam中,LOAM(Lidar Odometry and Mapping in Real-ti....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-31 15:54 ?1082次閱讀
對于3D激光SLAM,LeGo-LOAM到底有多重要?

直接飛行時(shí)間(DToF)視頻的深度一致超分辨率重建

本文提出從兩個(gè)方面解決dToF數(shù)據(jù)的空間模糊:利用RGB-dToF視頻序列中的多幀信息融合和dToF....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-30 15:15 ?2012次閱讀
直接飛行時(shí)間(DToF)視頻的深度一致超分辨率重建

什么是卡爾曼濾波?卡爾曼濾波過程步驟

卡爾曼濾波是一種用于估算線性動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)的優(yōu)化算法,其基礎(chǔ)數(shù)學(xué)理論為貝葉斯定理,將傳感器測量值和系統(tǒng)....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-30 10:18 ?2822次閱讀

卡爾曼濾波的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

卡爾曼濾波是一種用于估算線性動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)的優(yōu)化算法,其基礎(chǔ)數(shù)學(xué)理論為貝葉斯定理,將傳感器測量值和系統(tǒng)....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-30 10:18 ?1252次閱讀
卡爾曼濾波的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

一個(gè)動態(tài)環(huán)境下的實(shí)時(shí)語義RGB-D SLAM系統(tǒng)

大多數(shù)現(xiàn)有的視覺SLAM方法嚴(yán)重依賴于靜態(tài)世界假設(shè),在動態(tài)環(huán)境中很容易失效。本文提出了一個(gè)動態(tài)環(huán)境下....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-25 16:49 ?1073次閱讀
一個(gè)動態(tài)環(huán)境下的實(shí)時(shí)語義RGB-D SLAM系統(tǒng)

掌握基于Transformer的目標(biāo)檢測算法的3個(gè)難點(diǎn)

Transformer來源于自然語言處理領(lǐng)域,首先被應(yīng)用于機(jī)器翻譯。后來,大家發(fā)現(xiàn)它在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-22 14:52 ?928次閱讀
掌握基于Transformer的目標(biāo)檢測算法的3個(gè)難點(diǎn)

自動駕駛算法框架的系統(tǒng)級設(shè)計(jì)

圖7 TrackFormer 流程圖圖7TrackFormer得具體流程圖,該方法采用類似Motr和....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-22 14:44 ?1103次閱讀
自動駕駛算法框架的系統(tǒng)級設(shè)計(jì)

基于八叉樹形式的三維卷積網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表征

1 前言 大多數(shù)現(xiàn)有的3D網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)通過稠密且規(guī)則的三維體素網(wǎng)格來代替2D像素陣列,并使用3D卷積和池....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-21 09:53 ?1281次閱讀
基于八叉樹形式的三維卷積網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表征

基于特征點(diǎn)的SfM在弱紋理場景下的表現(xiàn)

SfM是指給定一組無序圖像,恢復(fù)出相機(jī)位姿以及場景點(diǎn)云。通用場景下的SfM效果已經(jīng)很好,而且COLM....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-21 09:22 ?2613次閱讀
基于特征點(diǎn)的SfM在弱紋理場景下的表現(xiàn)

Nature:LK-99不是超導(dǎo)體

就以這兩天的最新進(jìn)展來說,國外,馬克斯·普朗克固體物理和材料研究所猛下血本,直接整出了Pb????C....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-18 16:14 ?572次閱讀
Nature:LK-99不是超導(dǎo)體

LOG-LIO: 一種高效局部幾何信息估計(jì)的激光雷達(dá)慣性里程計(jì)方法

LOG-LIO的流程接收來自3D激光雷達(dá)和慣性測量單元(IMU)的輸入,如圖2所示。對于新的輸入掃描....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-18 15:45 ?1192次閱讀
LOG-LIO: 一種高效局部幾何信息估計(jì)的激光雷達(dá)慣性里程計(jì)方法

如何設(shè)計(jì)一個(gè)更快更魯棒的P3P求解器?

PnP是指根據(jù)2D-3D對應(yīng)關(guān)系集合估計(jì)相機(jī)絕對位姿,集合最小的情況是P3P問題。P3P是將2D-3....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-18 15:40 ?1614次閱讀
如何設(shè)計(jì)一個(gè)更快更魯棒的P3P求解器?

CMU&MIT最新開源!超強(qiáng)通用視覺位置識別!

但是最近有一個(gè)團(tuán)隊(duì)就推出了這樣的工作,也就是CMU、IIIT Hyderabad、MIT、AIML聯(lián)....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-14 11:58 ?1055次閱讀
CMU&MIT最新開源!超強(qiáng)通用視覺位置識別!

一個(gè)用于周視語義占用網(wǎng)格感知的基準(zhǔn)測試

語義占用網(wǎng)格感知對于自動駕駛至關(guān)重要,因?yàn)樽詣玉{駛車輛需要對3D城市場景進(jìn)行細(xì)粒度感知。
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-14 09:37 ?1264次閱讀
一個(gè)用于周視語義占用網(wǎng)格感知的基準(zhǔn)測試

一文詳解卡爾曼濾波

卡爾曼濾波(Kalman Filter),以下簡稱KF,是由Swerling(1958)和Kalma....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-10 09:58 ?11576次閱讀
一文詳解卡爾曼濾波

如何學(xué)習(xí)基于Tansformer的目標(biāo)檢測算法呢?

說到純視覺的自動駕駛方案,大家第一個(gè)想到的就是Tesla吧。的確,早在2021年,Tesla就已經(jīng)實(shí)....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-07 16:34 ?1077次閱讀
如何學(xué)習(xí)基于Tansformer的目標(biāo)檢測算法呢?

打破端到端自動駕駛感知和規(guī)劃的耦合障礙!

當(dāng)車輛位于十字路口時(shí),自車的路徑實(shí)際上應(yīng)該是根據(jù)信號燈來決定的。但是在圖像上信號燈很小,周圍車輛很大....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-07 15:07 ?986次閱讀
打破端到端自動駕駛感知和規(guī)劃的耦合障礙!

ToF系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)存在哪些難點(diǎn)

dToF(直接飛行時(shí)間)雷達(dá)的發(fā)展前景非常廣闊。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場景的增多,dToF雷達(dá)在許....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-07 10:31 ?778次閱讀

一種新型的DETR輕量化模型Focus-DETR

作者對多個(gè) DETR 類檢測器的 GFLOPs 和時(shí)延進(jìn)行了對比分析,如圖 1 所示。從圖中發(fā)現(xiàn),在....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-02 15:34 ?1106次閱讀
一種新型的DETR輕量化模型Focus-DETR

CT-ICP:實(shí)時(shí)彈性激光雷達(dá)里程計(jì)與回環(huán)檢測

通過在每一幀掃描的開始和結(jié)束時(shí)刻聯(lián)合優(yōu)化兩個(gè)姿勢,并根據(jù)時(shí)間戳進(jìn)行插值,使掃描進(jìn)行彈性變形以與地圖(....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 08-02 15:29 ?1663次閱讀
CT-ICP:實(shí)時(shí)彈性激光雷達(dá)里程計(jì)與回環(huán)檢測

徹底理解dToF雷達(dá)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

dToF(直接飛行時(shí)間)雷達(dá)的發(fā)展前景非常廣闊。
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 07-31 09:22 ?2756次閱讀
徹底理解dToF雷達(dá)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

警惕邪惡版GPT!

WormGPT 基于 2021 年開源的 LLM GPT-J 模型開發(fā),也是對話聊天機(jī)器人,可以處理....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 07-29 16:35 ?1900次閱讀
警惕邪惡版GPT!

什么情況下對極幾何約束會不成立?

目標(biāo)檢測的結(jié)果可以和場景流估計(jì)結(jié)合,可以通過多任務(wù)框架將兩個(gè)任務(wù)統(tǒng)一到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)框架中。例如,一種方法....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 07-29 16:27 ?1053次閱讀
什么情況下對極幾何約束會不成立?

華南理工賈奎團(tuán)隊(duì)ICCV'23新作:支持重新照明、編輯和物理仿真

現(xiàn)有的文本到三維模型的生成方法通常使用NeRF等隱式表達(dá),通過體積渲染將幾何和外觀耦合在一起,但在恢....
的頭像 3D視覺工坊 發(fā)表于 07-29 16:25 ?735次閱讀
華南理工賈奎團(tuán)隊(duì)ICCV'23新作:支持重新照明、編輯和物理仿真