(2)对每个物体类中的边界框(B_BOX)，按照分类置信度降序排列。 (3)在某一类中，选择置信度最高的边界框B_BOX1，将B_BOX1从输入列表中去除，并加入输出列表。 公式中Si代表了每个边框的得分，M为当前得分最高的框，bi为剩余框的某一个，Nt为设定的阈值，可以看到，当IoU大于Nt时，该边框的得分直接置0，相当于被舍弃掉了，从而有可能造成边框的漏检。 Adaptive NMS 研究背景 为了解决行人检测任务中目标过于密集的问题，本文对soft-NMS又进行了优化,提出了一种自适应的非极大值抑制（Adaptive NMS）的行人检测后处理方法，通过网络预测目标周边的密集和稀疏的程度 该方法对于双阶段和单阶段的检测器都有效果，在密集行人数据库CityPersons和CrowdHuman上都能提升现有的检测器的效果。本文已被CVPR2019接受为Oral。 但Align的方法也存在一个缺点，即对每一个区域都采取固定数量的采样点，但区域有大有小，都采取同一个数量点，显然不是最优的方法。
点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 ；4） 点云生成；5） 粗网格重建；6） 可选环路闭和检测；7） 精细化网格重建；8） UV展开；9）纹理投影。 在这四个阶段之间，可以导出生成的点云或三维网格以进行手动处理，手动优化网格拓扑或使用自动化解决方案可以获得更好的结果，然后，可以将编辑的网格重新导入流程中以进行纹理投影，如果深度数据特别嘈杂且具有大量异常值 ，则在纹理投影之前编辑原始网格或点云数据也很有用。 图4：三个测试场景的重建质量比较 (a) Metashape. (b) Meshroom. (c) Open3DGen.
领8888元新春采购礼包，抢爆款2核2G云服务器95元/年起，个人开发者加享折上折
渲染图像的流程如下：首先使用普通的摄像机扫描目标，使用普通的软件（如 Agisoft Metashape）生成 3D 点云，将点云和视频输入神经网络，这样就可以渲染目标图片了。 然后，研究人员将描述器映射到虚拟相机中，使用 SfM 进行预估（这和带颜色的点云映射到相机类似），并将这些映射输入到 ConvNet 中。 训练过程中，研究人员将从多场景中学习 ConvNet，并泛化到其它场景中。在测试过程中，对于未见的 RGB(D) 图像，他们重复训练流程，但是会固定 ConvNet 的权重，只优化点云描述器。 论文提出的基于点云神经描述器的系统可以成功地重现网格划分中较为困难的细节，并且与 Direct RenderNet 系统相比模糊度更小。 ? 他们还在图 3 至图 6（显示点云）的验证集框中展示了不同方法的定性对比结果。 总的来说，定量和定性对比结果都显示出了使用点云作为几何代理的优势。
选自Medium 作者：Bharath Raj 机器之心编译 参与：Geek AI、张倩 分类问题是为整个图像分配一个标签，而语义分割则是将从属于同一类的对象看成一个整体，为图像中的每一个像素点分配一个标签 为了对像素之间的关系建模，我们还考虑了将一对标签（u，v）分配给一对像素（x，y）的代价，这被称为成对代价。我们可以考虑相邻的像素对（网格 CRF）或者考虑图像中的所有像素对（密集 CRF）。 ? 然后通过双线性插值或者一系列转置卷积对编码后的输出进行上采样。这组转置卷积通常被称为解码器（decoder）。 ? FCN 中的下采样和上采样过程。 尽管这个基础的架构很有效，但是它也有一些缺点。 其中一个缺点就是由于转置卷积（或称反卷积）操作的输出不均匀重叠而导致棋盘状伪影的存在。 ? 棋盘状伪影的形成过程。 另一个缺点是，由于编码过程中损失了一部分信息，导致边界的分辨率很低。 另一方面，当模型对一个类的置信度很高时，焦点损失（紫色，gamma=2）不会对模型造成如此大的影响（即置信度为 80% 的情况下损失接近于 0)。 ?
与大多数现有的仅使用基于点云的3D模型在线生成技术或离线的表面网格生成技术不同，本文提供了一种全新的在线增量网格生成方法来实现快速的在线密集表面网格重建，以满足实时的AR应用需求。 一、背景与贡献 本文提出了以中多视图关键帧深度估计方法，该方法即使在具有一定姿态误差的无纹理区域中也可以鲁棒地估计密集深度，消除由姿势误差或无纹理区域引起的不可靠深度，并通过深度神经网络进一步优化了噪声深度 随着密集网格逐渐在后端被重建出来，高级别的AR应用程序可以使用这种实时的密集网格和6DoF SLAM的姿势为前端用户提供逼真的AR效果，比如遮挡和碰撞等。 对于带有标签l的图像像素x，成本的汇总是通过递归计算相邻方向的成本来完成的。 ? 基于置信度的深度滤波利用SGM中的不确定度测量来计算置信度，同时也考虑了局部深度一致性。 ? ? 通过反投影进行的多视图SGM和相应点云的深度估计结果。 基于置信度的深度滤波后的结果及其对应的结果 在基于DNN的参考及其相应的点云之后的最终深度估计结果。 ?
与大多数现有的仅使用基于点云的3D模型在线生成技术或离线的表面网格生成技术不同，本文提供了一种全新的在线增量网格生成方法来实现快速的在线密集表面网格重建，以满足实时的AR应用需求。 一、背景与贡献 本文提出了以中多视图关键帧深度估计方法，该方法即使在具有一定姿态误差的无纹理区域中也可以鲁棒地估计密集深度，消除由姿势误差或无纹理区域引起的不可靠深度，并通过深度神经网络进一步优化了噪声深度 随着密集网格逐渐在后端被重建出来，高级别的AR应用程序可以使用这种实时的密集网格和6DoF SLAM的姿势为前端用户提供逼真的AR效果，比如遮挡和碰撞等。 对于带有标签l的图像像素x，成本的汇总是通过递归计算相邻方向的成本来完成的。 基于置信度的深度滤波利用SGM中的不确定度测量来计算置信度，同时也考虑了局部深度一致性。 通过反投影进行的多视图SGM和相应点云的深度估计结果。 基于置信度的深度滤波后的结果及其对应的结果 在基于DNN的参考及其相应的点云之后的最终深度估计结果。
，能够高效地给大量密集分布的候选提名生成高精度的边界预测和可靠的置信度分数。 第一种是“自顶向下”的方式，候选提名大多基于滑动窗口或者是预先定义好尺度和比例且均匀分布的锚点框来进行边界回归，然后采用一个二分类器来评估提名的置信度分数。 最终，三个子分支分别进行监督训练和测试结果融合，从而达到最佳的置信度图预测质量（其中，置信度图中像素点(i, j) 代表一个起始点为i，持续时间为j 的候选提名对应的置信度分数）。 ? 其中第一行为THUMOS14中的视频，第二行为ActivityNet-1.3数据集中的视频。 ? 同时，着重解决了现有方法忽略的密集分布提名关系建模和尺度不平衡等问题，显著提升了对于密集分布候选提名的置信度评估质量。实验结果表明，BSN++在主流数据集上的算法性能和效率上均取得了一致的提升。
与已经深入研究的二维检测问题相比，点云的三维检测提出了一系列有趣的挑战：首先，点云是稀疏的，大多数三维物体都没有测量。 其次，结果输出是一个三维的框，它通常没有与任何全局坐标系很好地对齐。 Vote3Deep利用以特征为中心的投票有效地处理等距3D体素上的稀疏3D点云。 根据应用程序域的不同，非最大抑制(NMS)可能是合理的。3D目标检测 设 为三维位置 和反射率r测量值的无序点云。 三维物体检测的目标是从该点云预测鸟瞰图中一组三维物体包围框 。 现代3D物体检测器使用3D编码器将点云量化到常规容器中。 然后，基于点的网络为一个容器内的所有点提取特征。 然后，3D编码器将这些特征集合到其主要特征表示中。 速度估计需要时间点云序列[6]。 在我们的实现中，我们将以前帧中的点转换并合并到当前参考帧中，并通过时间差(速度)来预测当前帧和过去帧之间物体位置的差异。
我们表明，使用无标记数据与嘈杂的学生训练方法，我们可以提高在密集的零售场景中精确检测目标的技术水平。 我们还表明，随着未标记数据数量的增加，模型的性能也会增加。 在本文中，我们调查了一个很大程度上被忽视的方法——置信度的后处理校准。 因此，预测的边界框位置不准确，形状变形。 在本文中，我们提出了一种新的邻域投票方法，结合邻域预测来改善严重变形的伪激光雷达点云的目标检测。 为了进一步放大前景感兴趣区域(foreground region of interest, ROI)伪激光雷达点与背景点之间的差异，我们还将二维前景像素的ROI预测得分编码为相应的伪激光雷达点。 扩展分支以目标检测模块的最终特征图为输入，生成隐式函数，为每个点对应体素中心生成语义分布。 我们在一个大型户外数据集nuScenes-lidarseg上演示了我们的结构的性能。
背景引入 分割概念 语义分割：对图像中每个像素或点云的每个点都划分出对应的类别 实例分割：实例分割是物体检测+语义分割的综合体。 整体框架 首先使用PointNet/PointNet++来获取Np个点云的全局和局部特征，然后在特征的基础上计算三个属性矩阵相似矩阵（Similarity Matrix）、置信度矩阵（Confidence 如果两个点是一个桌子、一个椅子的话，我们就让它们的距离比 K2 大，在训练的时候 K1 要比 K2 小一点，在实验中我们发现用这种 double hinge loss 的方式，会让结果更好一点，比 K1 SGPN中的相似矩阵的一个可视化结果，表示了一个指定点到其余点的距离。红色箭头处表示的是指定点的位置，点云的颜色表示相似度，黑色表示你距离较近。 但是在两个实例的相邻区域，点则可能属于两个实例；本文的方案就是将该点随机设置为某一个实例。
基于学习到的密集深度图，我们进一步建议利用它们来估计捕捉人头关键运动的稀疏面部关键点。以更密集的方式，深度还用于学习 3D 感知的跨模态（即外观和深度）注意力，以指导生成运动场以扭曲源图像表示。 模型框架 我们首先引入了一种自监督的几何学习方法，可以自动从人脸视频中恢复密集的 3D 几何，而不需要任何昂贵的 3D 标注数据。 基于学习到的密集深度图，进一步使用深度图来估计稀疏的面部关键点，以捕捉人体头部的关键运动。以更密集的方式，深度还用于学习 3D 感知的跨模态注意力以改进生成结果。 运动流掩码为估计的密集 2D 运动场分配不同的置信度值，而遮挡图旨在掩盖由于头部旋转变化而应修复的特征图区域，有效嵌入学习的深度图 ，以更密集的方式促进生成。。 我们将学习到的人脸深度图及其对应的 3d 点云可视化。学习到的密集 3D 面部结构显然非常有益，并有显着改善。 此外，我们将密集的深度感知注意力图可视化。
SIGAI特约作者 meteorshowers 研究方向：点云语意分割、点云检测、双目匹配 摘要 对于自动驾驶汽车和机器人，使用激光雷达是必不可少的，以实现精确的深度预测。 深度补全任务的目标是从稀疏和不规则点云生成密集的深度预测，然后将预测的深度信息映射到2D平面。最近有一些优秀的工作，提出了一种精确完成RGB图像引导的稀疏LiDAR图的新方法。 介绍 深度补全预测是将来自稀疏点云的深度信息补全生成的密集深度图。在许多计算机视觉应用中，精确的深度值至关重要。近年来，由于工业需求，这项任务受到关注。 该框架基于晚期融合方法中的信息映射融合了全局和局部信息。图2显示该结构可以纠正LiDAR输入中的错误。 方法[2] 我们的方法作用于3D点云投影到的2D平面。这里深度补全问题被认为是回归问题。 事实上，在具有准确且足够的LiDAR点的位置，局部网络将产生具有高置信度的深度预测，而全局信息将用于LiDAR数据不正确或稀缺的地方，例如在物体的边界处。
相比于RGB图片作为感知数据，点云往往更加鲁棒，特别是在雾天或者夜晚，点云依然能够提供精确地物体三维坐标，而RGB图片在这些情形中则很难通过像素确定物体位置。 另外，点云的特性使得研究者可以快速地获取物体深度信息，这对于RGB图片来说则是一个难题。所以，相比于基于RGB图片的检测器，采用点云的检测器往往能够获得更高的精度。 图3中展示了一个不对齐的样例，我在每个预测的bounding box旁边给出了confidence和realIoU, 可以看到两个红色框的样本，置信度更高的为0.94的预测样本反而real IoU更低， 我们观察到，近距离的预测框通常比较准确，因为点云非常密集，能够提供非常充分的物体位置信息；而远处的预测框则容易出现偏差，因为点云非常稀疏，特别是在预测框的方向上，容易出现左右摇摆。 图 18 基于这三点，我们的CIA-SSD在三维单阶点云检测器中获得了最高的精度，并且取得了非常高的推理速度。 SFFAI招募！ ?
一个类别分支，预测每个网格所处的物体类别，每个网格对应一个C维类别向量（C为类别数），总的类别矩阵大小为S x S x C；一个mask分支预测每个网格所属的物体mask，总的mask矩阵大小为H x 现实图片中，由于目标实例并不会很密集，所以计算SxS个网格的mask会有大量的计算冗余，作者在SOLOv1中给出的解决方案是对mask预测分支进行分解，分别为预测 x-分支和y-分支，以降低计算量和内存占用 从FPN中构造mask分支预测前的特征： ? 作者的另一个重要更新是发明了Matrix NMS方法。 SOLOv2达得了新的SOTA，使用Res-DCN-101-FPN，AP 达到41.7！比Mask RCNN 高近 4 个百分点。 除了精度高，速度也是SOLOv2的一点亮点，精度与Mask R-CNN相近的SOLO-512 在V100的GPU上可达31.3 fps！ ?
其中tf.keras.Lambda匿名模型层只适用于构造没有学习参数的模型层。 二，内置layers 一些常用的内置模型层简单介绍如下。 基础层 Dense：密集连接层。 一般放在Dense层后面，等价于在Dense层中指定activation。 Dropout：随机置零层。训练期间以一定几率将输入置0，一种正则化手段。 Conv2DTranspose：二维卷积转置层，俗称反卷积层。并非卷积的逆操作，但在卷积核相同的情况下，当其输入尺寸是卷积操作输出尺寸的情况下，卷积转置的输出尺寸恰好是卷积操作的输入尺寸。 一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。 三，自定义layers 如果自定义模型层没有需要被训练的参数，一般推荐使用Lamda层实现。 如果自定义模型层有需要被训练的参数，则可以通过对Layer基类子类化实现。
它在图像中哪个位置？ 更具体地说，图像语义分割的目标是将图像的每个像素所属类别进行标注。因为我们是预测图像中的每个像素，这个任务通常被称为密集预测（dense prediction）。 ? 而典型的卷积运算将视野中所有值求点积并在相应位置输出单个值，而转置卷积恰恰相反。对于转置卷积，低分辨率特征图中某个值，乘以卷积核中的权重值，将这些加权值映射到输出特征图。 ? 然而，这是以降低空间分辨率为代价的。 空洞卷积为获得宽感受野提供了另一种方法，其可以保持完整的空间维度。如下图所示，用于空洞卷积的值是在某个指定的扩张率（dilation rate）下间隔开的。 ? Dice系数最初针对二进制数据而提出的，计算公式如下： ? 因为我们的目标mask是二进制的，所以我们首先将预测结果中在目标mask中为0的像素清零。 对于剩余的像素，我们基本上是在惩罚低置信度的预测值；该表达式的值越高（在分子中），Dice系数越高。
LaserNet通过以下几个步骤实现三维检测： 使用传感器的固有范围视场来构建一个密集的输入图像； 图像通过全卷积网络生成一组预测； 对于图像中的每个激光雷达点，预测一个类概率，并在俯视图中对边界框架进行概率分布回归 ； 每个激光雷达点分布通过均值漂移聚类进行组合，以降低单个预测中的噪声； 检测器进行端到端训练，在边界框架上定义损失； 用一种新的自适应非最大抑制(NMS)算法来消除重叠的边框分布。 预测概率分布最大的改进是预测边界框架的分布。当仅预测平均边界框时，公式(6)为简单平均，公式(9)为框角损失。此外，边界框的得分在本例中是类概率。 或者，我们可以使用软NMS来重新评估置信度，但是这打破了对置信度的概率解释。通过自适应NMS算法，保持了概率解释，并获得了更好的性能。 ? 对于自动驾驶而言，运行时性能同样重要。 如有补充请大家积极留言，并且希望大家能够在阅读论文或者有推荐的论文或者开源代码，只要和点云相关，都可以留言给群主，如果有必要将会出与你推荐相关的资料。希望大家能够积极参与分享。
Abstract：鉴于近年来人脸检测和识别技术取得重大进展，我们想测试他们能否为卡通人脸工作 - 这一领域目前尚未开发，主要是由于缺乏丰富的数据集和传统方法的失败在这些上。 我们还引入了一个小型数据库，其中包含属于IIIT-CFW数据库中50位公众人物的卡通人脸的15个关键点的位置坐标。 首先，常用的关键点（landmark）人脸模型假定所有的关键点都是可见的，因此不适用于大型姿势。其次，从正面视图到配置文件视图，大型姿势的脸部外观变化更为剧烈。 获得对于密集叶子中的叶子的有希望的分割结果。 仅使用图像标签监督，以完全卷积方式的CNN分类器可以生成类别响应map，该图指定每个图像位置处的分类置信度。我们观察到，类别响应地图中的局部最大值，即峰值通常对应于每个实例内存在的强烈视觉线索。
有/没有可见性建模的密集人体估计 考虑到大多数现有的 3D 人体数据集缺乏密集的可见性注释，作者从密集的 UV 估计中获得伪真实值。 从基于图像的密集 UV 估计中获得可见性标签的伪地面实况，这也被用作额外的监督信号，以更好地将我们的预测与输入图像对齐。 作者展示了密集的可见性预测如何用于鲁棒的人体估计。 方法 VisDB方法结构图，其中紫色为可见点，橙色为不可见点 先导：基于热图的表示 给定输入图像，基于热图的先验方法为每个人体关节和网格顶点估计三个一维热图 H=\left\{H^x, H^y, H z 轴热图，我们预测一个二进制遮挡标签 S^z ，它指定深度方向的可见性。 作者提出了一种可见性感知密集体表示，VisDB。我们从密集的 UV 对应中获得可见性伪地面实况，并训练网络来预测 3D 坐标以及每个人体关节和顶点的截断和遮挡标签。
云端获取和启用云服务器，并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费，可以为您节约计算成本。 腾讯云服务器（CVM）为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟，您就可以在云端获取和启用云服务器，并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费，可以为您节约计算成本。
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
网站备案
对象存储
云直播
实时音视频
