3D视觉从入门到精通

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针对高分辨率雷达和相机的无标定板的像素级外参自标定方法

这是今年的一篇针对高分辨率的固态激光雷达(非重复性扫描型)或者多线的激光雷达和相机在无标定板的环境中自动化外参标定的一篇文章。本文的方法不需要基于巧克力板,只依...

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用于精确导航和场景重建的 3D 配准方法(ICRA 2021)

Differential Information Aided 3-D Registration for Accurate Navigation and Scen...

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ICCV2021|单目3D目标检测真的需要伪激光雷达吗?

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/406918022

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综述:AI系统安全的实用方法介绍

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/399648912

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卷起来了,写了一套计算机视觉学习笔记(20G/代码/PPT/视频)

AI 显然是最近几年非常火的一个新技术方向,从几年前大家认识到 AI 的能力,到现在产业里已经在普遍的探讨 AI 如何落地了。

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总结 27 类深度学习主要神经网络:结构图及应用

目前深度学习中的神经网络种类繁多,用途各异。由于这个分支在指数增长,跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。本文将展示神经网络中最常用的拓扑结构,并简要介绍其...

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谈一谈UNet图像分割

【导语】这篇文章主要针对于图像分割的算法的一些理解,主要是一个比较经典的UNet系列的网络的认识。最后希望看完这篇文章的读者可以有所收获,对于一些个人的理解欢迎...

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PointPillar:利用伪图像高效实现3D目标检测

最近几年点云的三维目标检测一直很火,从早期的PointNet、PointNet++,到体素网格的VoxelNet,后来大家觉得三维卷积过于耗时,又推出了Comp...

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基于图割优化的多平面重建视觉 SLAM(ISMAR2021)

作者提出了一种语义平面 SLAM 系统,该系统使用来自实例平面分割网络的线索来改进位姿估计和映射。虽然主流方法是使用 RGB-D 传感器,但在这样的系统中使用单...

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YOLO-FastestV2:更快,更轻!移动端高达300 FPS!参数量仅250k

https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2

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6DoF 姿态估计&目标抓取论文汇总(ICRA2021)

1、ICRA2021 - Fast Uncertainty Quantification for Deep Object Pose Estimation

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微软亚洲研究院院长换帅!复旦校友周礼栋博士升任新院长

刚刚,微软(北京)宣布,微软杰出首席科学家、原微软亚洲研究院常务副院长周礼栋博士升任微软亚洲研究院院长,全面负责微软亚洲研究院在北京和上海的研究工作,以及与中国...

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最新综述:激光雷达感知深度的域适应方法

arXiv在2021年6月上传的综述论文“A Survey on Deep Domain Adaptation for LiDAR Perception“。

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大盘点|三维视觉与自动驾驶数据集(40个)

简介:KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(ster...

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​吊打labelme,这款AI开发神器的图像标注yyds!

AI 的发展有三大内核:数据、算法、算力。现如今,算法和算力在市面上的差距显然已经没有那么大,能够给 AI 提供充足弹药支持的当属数据了。深度学习算法精度的提升...

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SSRNet:用于大规模点云表面重建的深度学习网络(CVPR2020)

[1] Zhengxin Mi#, Yiming Luo#, Wenbing Tao*. SSRNet: Scalable 3D Surface Reconst...

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CodeVIO:基于可学习优化密集深度的视觉惯性里程计(ICRA2021)

(Xingxing Zuo, Nate Merrill, Wei Li, Yong Liu, Marc Pollefeys, and GuoquanHuang....

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Mobile3DRecon:手机上的实时单眼3D重建

今天为大家带来的文章是Mobile3DRecon: Real-time Monocular 3D Reconstruction on a Mobile Phon...

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博士生在没有导师指导的情况下,该如何自己选题发 CVPR ?

本文就"博士生没有导师指导,如何自己发CVPR?" 一问题撷英掇华,精选了高赞回答希望对大家有所助益。

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万字长文细说工业缺陷检测

本文主要内容还是围绕着场景分析与数据理解、方法论与算法设计、工具链与部署落地等方面进行展开,重点关注的是顶层设计。

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