Agisoft Metashape是一款专业三维建模软件，而且对电脑配置有着明确要求，配置满足软件的需求才能够有效的提高大家的工作效率。...这里为大家介绍常见的几种电脑配置方法供大家参考，可以根据自己的实际需求来设置和修改。...Agisoft Metashape Professional中文版下载Agisoft Metashape Pro几种不同的配置要求通常情况下Metashape Pro的最佳使用搭配内存在大多数情况下，可以处理的最大项目大小受可用...GPUAgisoft Metashape支持GPU加速以实现图像匹配和密集云生成步骤，因此高端OpenCL或CUDA兼容显卡可加快处理速度。...推荐给那些对Metashape Pro有特殊要求的人士所使用的极端配置超过64 GB的RAM对于处理极大数据集，可以使用双插槽Intel Xeon工作站。本文仅做参考使用，具体配置要看实际的需求哦！
然后，在局部密集匹配阶段，我们不是对两个密集点云进行匹配，而是仅匹配高置信度稀疏对应点的局部邻域点，以实现细粒度的配准结果。接下来，我们将详细描述稀疏匹配阶段和局部密集匹配阶段。...此外，考虑到邻域匹配模块可以输出两个局部邻域之间的软分配矩阵 ，可以直接获得局部稠密点云之间的对应关系，进一步节省计算成本。我们将高置信度稀疏点对的近邻点简单地组合成一个密集对应关系的集合。...我们将点云的3D坐标及其特征和对应的稀疏置信度拼接，将其作为OA-Net的输入，输出是密集对应关系的置信度。...本文将采样点的数量为 设为 ，邻域点的数量为 设为 ，构建对应关系的计算量大约为 ，而在密集对密集匹配方法中为 （ 是特征维度，对于广泛使用的FCGF， ）。...分类损失 用于对匹配点对的置信度的学习进行监督，该损失函数见式（8），其中 为置信度， 取决于匹配点之间匹配程度，当高度匹配时为1，否则为0，BCE即计算二元交叉熵损失。
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.
(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。
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)。 ?
01 前景概要 在今天分享中，我们为SAM介绍了一种无需训练的个性化方法，称为PerSAM。给定仅一个拍摄数据，即具有参考掩模的单个图像，我们首先在新图像中获得目标概念的正负位置。...然后，在目标视觉语义的帮助下，我们提出两个技术：目标引导注意力和目标语义提示，为SAM提供个性化目标分割的能力。通过这种方式，我们可以有效地自定义通用SAM以供私人使用，而无需任何培训。...对于每个图像，必须在复杂的上下文中精确地找到目标对象，然后通过适当的分割提示激活SAM。考虑到这一点，我们会问：我们能否个性化SAM，以简单高效的方式自动分割用户指定的视觉概念？...具体来说，我们首先通过特征相似性获得测试图像中目标对象的位置置信度图，该图考虑了每个前景像素的外观。根据置信度得分，选择两个点作为正负位置先验，最后将其编码为提示标记，并输入SAM的解码器进行分割。...Location Confidence Map 根据用户提供的图像IR和掩模MR，PerSAM首先获得置信度图，该置信度图指示目标对象在新测试图像I中的位置。
伪激光雷达相关方法使用现有的单目深度估计算法获取深度图像，并将获取的深度图像转换为伪激光雷达点云，该点云可以被馈送到基于激光雷达的3D目标检测器。然而，由于附加的深度估计模块，这些方法通常效率较差。...基于Anchor的框架通过对预定义的密集3D Anchor框进行得分和细化来获得3D边界框。这些方法的速度受到密集采样Anchor的严重限制。 基于关键点的检测器直接估计关键点位置实例的所有3D特性。...伪LIDAR将估计的深度图像转换为人工密集点云，以便使用基于LIDAR的3D目标检测器。伪LIDAR++通过使用来自低成本激光雷达的稀疏点云细化深度图像，扩展了伪LIDAR的思想。...关键点通常生成具有高置信度分数但定位较差的检测框，这在评估过程中往往是误报，导致在严格的3D IoU阈值下AP较低。...建议损失的基本思想是为回归损失函数中的子项 l_{reg_i} 分配关注权重 w_i 。 注意力权重 w_i 的值取决于相关关键点的置信度分数和定位精度。
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。
，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。
针对小尺度高密集场景，检测技术是否还有用武之地？针对更为廉价的人头中心点标注，我们还能做检测吗？本文展示了一项全新的范式，来解答上述几个问题。...该任务不仅能给出指定区域的人头总数，还能直接给出人群中每个个体的具体位置，从而便于后续更高阶的人群分析任务（人群行为分析、异常行为检测以及人群跟踪等）。...如下图 3 所示，我们根据候选点与真实人头点之间的匹配关系，将匹配策略归为三类。...其中，在 1 v N 匹配中，单个候选点会匹配到多个真实点，但在预测时却只能预测出其中某一个，从而导致整体计数值的欠预测；相反地，在 N v 1 匹配中，同一个真实点会被匹配到多个候选点，在预测时就会产生针对部分真实点的重复预测...在实际应用中，准确定位人头点意味着：1）预测点与真实点之间的像素距离要尽可能接近；2）人群分布越密集的区域，定位精度要求越高；3）正确预测点的置信度要尽可能高；4）冗余预测点要尽可能少（置信度要尽可能低
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！
与半监督分类不同，SSOD有一个额外的步骤，即为每个RoI/锚点分配一组伪框作为密集监督。常见的两级和单级SSOD网络采用静态的锚分配标准，例如IoU分数或中心度。...如下图所示，教师输出的微小变化导致伪框边界中的强噪声，导致在基于IoU的静态分配下，错误目标与附近对象相关联。这是因为一些未激活的主播在学生网络中被错误地分配为阳性。...在Mean-Teacher中，不一致的伪目标导致分类分支上的过拟合，而回归损失变得难以收敛。相反，新提出的方法为学生设定了一致的优化目标，有效地平衡了这两项任务并防止了过度拟合。...（右）伪标签和分配动态的快照。绿色和红色的框指的是北极熊的真值和伪值。红点是为伪标签指定的定位框。热图表示教师预测的密集置信度分数（越亮越大）。...） LCCL网络：相互指导博弈来提升目标检测精度（附源代码） 纯干货：Box Size置信度偏差会损害目标检测器（附源代码） RestoreDet：低分辨率图像中目标检测
与半监督分类不同，SSOD有一个额外的步骤，即为每个RoI/锚点分配一组伪框作为密集监督。常见的两级和单级SSOD网络采用静态的锚分配标准，例如IoU分数或中心度。...如下图所示，教师输出的微小变化导致伪框边界中的强噪声，导致在基于IoU的静态分配下，错误目标与附近对象相关联。这是因为一些未激活的主播在学生网络中被错误地分配为阳性。...在Mean-Teacher中，不一致的伪目标导致分类分支上的过拟合，而回归损失变得难以收敛。相反，新提出的方法为学生设定了一致的优化目标，有效地平衡了这两项任务并防止了过度拟合。...（右）伪标签和分配动态的快照。绿色和红色的框指的是北极熊的真值和伪值。红点是为伪标签指定的定位框。热图表示教师预测的密集置信度分数（越亮越大）。...附近的木板最终在基线中被错误地归类为北极熊，而提出的自适应分配防止了过度拟合。 三、实验及结果 研究者的工作解决了SSOD的不一致问题。
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