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RSS 2021 | 相机图像在3D点云中鲁棒跨域定位

近年来,随着基于高清地图的准确定位的发展,移动机器人和自动驾驶汽车已经进入我们的日常生活。照相机具有巨大的潜力,可以针对点云地图提供低成本、紧凑和独立的视觉定位。然而,视觉方法在本质上受到现实世界中不一致的环境条件的限制,例如光照、天气、季节和视点差异。同时,由于传感器的稀疏性,没有足够的纹理特征保证,在点云数据上进行精确的匹配可能是一个挑战。基于过渡几何学的方法隐含地假设了一个静态环境,如稳定的照明条件、晴朗的天气和固定的季节属性。最近基于学习的视觉定位方法要么在极限环境下受到限制(结构道路),要么只适合于有限的视角(在街道上向前或向后)。目前的图像到点云的定位方法很难在现实世界的应用中得到利用,同时很难解决上述问题。

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CVPR2023 | 通过示例绘制:基于示例的图像编辑与扩散模型

由于社交媒体平台的进步,照片的创意编辑成为了普遍需求。基于人工智能的技术极大地降低了炫酷图像编辑的门槛,不再需要专业软件和耗时的手动操作。深度神经网络通过学习丰富的配对数据,可以产生令人印象深刻的结果,如图像修复、构图、上色和美化。然而,语义图像编辑仍然具有挑战性,它旨在操纵图像内容的高级语义并保持图像的真实性。目前,大规模语言图像模型能够以文本提示为指导实现图像操作,但是详细的文本描述常常不够准确,很难描述细粒度的物体外观。因此,需要开发一种更直观的方法来方便新手和非母语使用者进行精细的图像编辑。

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