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GiantPandaCV

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基于整合IMU运动动力学的无监督单目深度估计
虽然近年来无监督单目深度学习取得了很大的进展,但仍然存在一些基本问题。首先,目前的方法存在尺度模糊性问题,因为反推过程对于深度和平移来说相当于任意尺度因子。其次,光度误差对照明变化和移动物体敏感。此外,尽管在无监督学习框架下已经为光度误差图引入了不确定性,但自我运动的不确定性度量仍然是重要的。在2022 ECCV论文"Towards Scale-Aware, Robust, and Generalizable Unsupervised Monocular Depth Estimation by Integrating IMU Motion Dynamics",作者提出了一种感知框架,通过集成视觉和IMU来进行真实尺度估计,算法已经开源。
BBuf
2022-09-28
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拿来即用!Get计算机视觉核心知识
OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库,一方面,它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持,是开发的必备工具;另一方面,它在新版本中紧跟潮流,加入了对新的算法、硬件的支持。
BBuf
2022-09-28
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基于多传感器的3DMot
【GiantPandaCV导语】本文针对3D多目标跟踪任务,介绍了一下近年基于3d lidar目标检测(如pointpillars)模型的3d mot的算法进展。因为当前3d目标检测的论文和介绍较多,但对自动驾驶和机器人领域而言,后处理和跟踪部分尤为重要,这里就赏析一下近年的发展。
BBuf
2022-09-28
1.2K0
​DID-M3D:用于单目3D物体检测的解耦实例深度
单目三维物体检测是自动驾驶和计算机视觉领域的重要课题,该任务中的一个重要挑战在于实例深度估计。因为深度信息在相机投影过程之后容易丢失,因此实例深度估计是提高性能的瓶颈。
BBuf
2022-09-28
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重新思考单阶段3D目标检测中的IoU优化
论文题目: Rethinking IoU-based Optimization for Single-stage 3D Object Detection
BBuf
2022-09-28
1.2K0
轻量级肝脏与肝脏瘤2.5D分割网络阅读笔记
最近一直在读医学图像的论文,于是我打算写一个系列的阅读笔记,语言比较精简。在上一篇阅读笔记(https://zhuanlan.zhihu.com/p/505483978)中,分析了医学图像分割的混合 Transformer 网络:UTNet,在这一篇笔记中介绍的网络与 UTNet 思路完全不同,追求的是比 U 型网络更轻量级,但准确率更高的设计。还是先给下论文地址(刚刚接收):https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1746809422000891 。
BBuf
2022-05-27
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视觉模型端侧部署新范式|二值神经网络的落地实践
二值神经网络 (BNN)指的是weight和activation都用1-bit来表示的模型架构,相比FP32的浮点神经网络,它可以实现约32倍的内存减少,并且在推理过程中可以用xnor和popcount这样的位运算来替代复杂的乘法和累加操作,从而大大加快模型的推理过程,所以BNN在模型压缩与优化加速领域存在着巨大的潜力
BBuf
2022-04-06
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End-to-End Object Detection with Fully Convolutional Network
基于全卷积网络的主流目标检测器已经取得了很好的表现。然而大多数检测器仍旧需要一个手动设计的NMS后处理流程,阻碍了端到端的训练。
BBuf
2021-10-20
1.4K0
Learning To See in the Dark CVPR2018
日常拍照的各种场景中,低光照图片的画面质量往往都不够理想。其原因主要在于:黑暗条件下,光线较少,单张照片中捕获的光子较低,因此成像画面也较暗。
BBuf
2020-11-17
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CVPR2020 中科院+商汤出品 Small Big Net
为了解决该问题,我们提出了一种SmallBig网络,它分为small biew和big view两个分支
BBuf
2020-08-04
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InsightFace力作:RetinaFace单阶段人脸检测器
RetinaFace是2019年5月来自InsightFace的又一力作,它是一个鲁棒性较强的人脸检测器。它在目标检测这一块的变动其实并不大,主要贡献是新增了一个人脸关键点回归分支(5个人脸关键点)和一个自监督学习分支(主要是和3D有关),加入的任务可以用下图来表示:
BBuf
2020-06-05
2.2K0
3D视觉从入门到精通系统学习教程
随着我们队伍的不断壮大,目前星球嘉宾及合伙人,主要包括多个大厂的计算机视觉算法工程师、深度学习算法工程师、结构光三维重建算法工程师、资深VSLAM算法工程师、3D视觉测量方向的点云后处理资深算法工程师、标定算法工程师以及国内外知名高校博士等近10多位成员。星球主要关注3D视觉、vSLAM、三维重建、点云处理、立体视觉、结构光、深度学习、计算机视觉和图像处理等方向。日常分享各个领域的最新进展和经典论文,会员可以免费对嘉宾进行技术提问,完成一对一的指导解答,星球的初衷是让更多的童鞋能够尽快熟悉自己研究的3D视觉领域,少走一些弯路。
BBuf
2020-05-06
1.2K0
CNN结构设计技巧-兼顾速度精度与工程实现
宽度(通道数)决定了网络在某一层学到的信息量,另外因为卷积层能重组通道间的信息,这一操作能让有效信息量增大(这也是1x1卷积的作用,它能学习出重组信息,使得对于任务更友好,所以这里不能和分离卷积一起比较,传统卷积的有效卷积数更多,正比于输入通道乘以输出通道,分离卷积的有效卷积正比于输入通道数,传统卷积相当于分离卷积前升维再做分离卷积)。
BBuf
2020-04-15
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OpenCV图像处理专栏十七 | 清华大学《基于单幅图像的快速去雾》C++复现(有一定工程意义)
这是OpenCV图像处理算法朴素实现专栏的第17篇文章。今天为大家带来一篇之前看到的用于单幅图像去雾的算法,作者来自清华大学,论文原文见附录。
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2020-03-19
1.3K0
OpenCV图像处理专栏十九 | 手动实现基于Canny算子的边缘检测
接着昨天手动构造Sobel算子实现检测,今天来讲讲如何手动实现Canny边缘检测。由于要实现这个算法的需要的先验知识比较多,所以在学习这个算法的实现之前我们先来学习一下用于图像二值化的OSTU大津法。
BBuf
2020-03-19
1.3K0
【综述】图像去雾的前世今生
其实之前对图像去雾也没有什么深入的理解,只是了解,实现过一些传统的图像去雾方法而已。个人感觉,在CNN模型大流行的今天,已经有很多人忽略了传统算法的发展,以至于你今天去搜索10年前的传统去雾算法或许根本找不到相关资料了,或许这就是网络中的围城吧。今天周六有空来整理一下我所了解到的图像去雾技术的发展,并尝试做一个详细点的综述。
BBuf
2020-03-19
1.6K0
在2020年,你觉得计算机视觉有哪些值得研究的领域?
毫无疑问,3d方向,是非常值得研究的,包括深度估计,立体匹配,3d检测(包括单目,双目,lidar和rgbd,19年也终于出现了真正的点云卷积pointconv),3d分割,三维重建,3dlandmark,并且我个人认为如何减少3d标注,完全使用多视图几何做是一个很有意义,有前途,并且有挑战的方向。3d部分具体说来包括:
BBuf
2020-02-21
1.3K0
OpenCV图像处理专栏十 | 利用中值滤波进行去雾
这是OpenCV图像处理专栏的第十篇文章,介绍一种利用中值滤波来实现去雾的算法。这个方法发表于国内的一篇论文,链接我放附录了。
BBuf
2019-12-26
8140
OpenCV图像处理专栏七 | 直方图均衡化算法及代码实现
这是OpenCV图像处理专栏的第七篇文章,主要为大家介绍一下直方图均衡化算法的原理以及提供一个我的C++代码实现。
BBuf
2019-12-24
9300
OpenCV图像处理专栏七 | 《Contrast image correction method》 论文阅读及代码实现
这是OpenCV图像处理专栏的第七篇文章,这篇文章是在之前的推文 OpenCV图像处理专栏二 |《Local Color Correction 》论文阅读及C++复现基础上进行了改进,仍然针对数字图像的光照不均衡现象进行校正。
BBuf
2019-12-24
1.3K0
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