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CVPR2020 | 已收录文章 | 开源 3D数据处理论文推荐 | 续前文

前文:CVPR2020 | 已收录文章 | 开源 3D数据处理论文推荐 | 未完待续

6、论文名称:UnsupervisedLearning of Intrinsic Structural Representation Points

代码:https://github.com/NolenChen/3DStructurePoints

作者:Nenglun Chen

来源:香港大学

论文简介:

论文提出了一种算法结构,可以学习点云的3D数据结构,该算法可以直接处理3D激光点云数据。

7、论文名称:Pseudo-LiDARfrom Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving

代码:https://github.com/mileyan/pseudo_lidar.

作者:Yan Wang

来源:康内尔大学

论文简介:

该论文专注解决3D目标检测算法,作者避免使用成本高昂的激光传感器,而是用深度图(来源于双目等)的方法检测3D目标,作者认为基于深度图的3D目标检测算法效果不佳的原因是数据格式问题,所以本文提出了一种将深度图转换成激光数据格式的方法,进行卷积操作提取3D目标。

8、论文名称:FusingWearable IMUs with Multi-View Images for Human Pose Estimation: A Geometric Approach

代码:https://github.com/microsoft/imu-human-pose-estimation-pytorch.

作者:Zhe Zhang

论文来源:东南大学

论文简介:

本文使用可穿戴设备的IMU和多视角的图像数据作为输入,估计人体的当前位姿,该方法在VR或者3D电影领域应该是一个热门话题。论文思路是先从两种传感器上检测出2D的人体姿态,然后对两种姿态进行融合得到3D的人体姿态。通过IMU数据可以加强在某些视角下图像被遮挡的问题,从而提高姿态估计的精度。

9、论文名称:PVN3D: ADeep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF Pose Estimation

代码:https://github.com/ethnhe/PVN3D.git.

作者:Yisheng He

论文来源:香港科技大学

论文简介:

论文输入(RGBD图像)深度图和单帧图像,使用基于关键点的方法来检测图像的姿态信息。论文提出了一个深度霍夫投票网络来检测物体的三维关键点,然后使用最小二乘拟合来估计6D位姿参数。

10、论文名称:UnrealText: Synthesizing Realistic Scene Text Images from theUnreal World

代码:https://github.com/Jyouhou/UnrealText/

作者:Shangbang Long

论文来源:旷视科技

论文简介:

该论文研究如何通过虚拟数据中文本数据,通过将虚拟场景得到的文本信息转映射真实场景下的数据,从而为当前各种深度学习算法提供充足的训练数据集。论文提出的UnrealText是一个有效的渲染引擎。

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本文分享自微信公众号 - CNNer(CNNer654723069),作者:CNNer

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原始发表时间:2020-03-30

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