目前，他已在自动驾驶的可认证感知算法设计上取得了一系列杰出成果。 1 什么是可认证的感知算法？ 当机器人在感知周围环境时，机器人必须使用算法来估计周围环境，并判断自己所处的位置。...目前，用于机器人感知的算法都是被设计于快速感知，几乎无法保证机器人是否正确理解了周围的环境。...在接受 MIT News 的采访中，杨珩解释：每一条被追踪的线都必须经过分析，以确保它们进行了准确的匹配。...杨珩称，即使匹配不正确，他们所设计的算法也知道应该如何继续尝试，以找到最佳解决方案，即“全局最小值”。“如果没有更好的解决方案，（系统）就会给出一个认证。”...2 使模型适应不同的汽车 在将 2D 图像与 3D 模型进行匹配时，一个假设是 3D 模型要与识别的汽车类型相一致。但是，如果图像中的汽车具有机器人从未见过的形状，会发生什么？
点云地图与线地图： 目前通过SFM估计场景几何结构和构建稀疏地图主要是基于点的方法，即提取匹配图像中的关键点，然后三角化，BA。...然而，最近的线检测器和匹配正在弥合点和线之间的性能差距，目前线图构建的困难在于： （1）线端点不一致：由于部分遮挡，线通常在图像之间具有不一致的端点。...论文技术点： 生成三维线假设： 为每个2D线段生成一组3D线假设，给定图像中的一个线段，使用任何现有的线匹配算法来检索n个最接近的图像中的前K个线匹配。...一致性分数是通过对每个图像的最佳分数求和来定义的: 此时已为每个2D线段分配了唯一的3D线 (其最佳3D线候选)。然后目标是将这些2D线段集成到3D线track中。...为此形成一个图，其中2D线段是节点，所有初始线匹配都是边，目标是修剪图中的边缘，以使连接的2D线段共享相似的3D线段。
而他们可以利用现有的 2D 骨架算法，把音乐的 2D 骨架信息分析出来，最终为其匹配 3D 动作。 基于这样的思路，AI 编舞项目便启动了。...这一步骤的核心，就是要得到与音乐相匹配的 2D 骨架移动信息。...在切分过程中，并不是随意去切，而是基于一个 breakpoint 的点，这个点的动作往往被认为是舞蹈动作的转折点。 ?...动作曲线变化的绝对值的峰值，被认为是一个 Breakpoint 通过这样的方式，将一个舞蹈动作切分成更多细分动作。然后将这些动作与 3D 动作库中的动作信息进行匹配。...于是，在匹配最接近的踩点音乐点时，他们会将音乐点拉伸或压缩，在接近踩点的时机，让动作曲线更有加速度，于是得到踩点契合度更高的效果。 ?
视觉传感器的信息承载量极高，目前远未被充分挖掘，但无论2D图像成像还是实时稠密3D建模都需要强有力的算法和算力进行支撑，这需要算法和算力进行协同设计。...传统的双目立体匹配算法针对弱纹理、反光等区域效果比较差，同时对于物体语义信息利用比较少，算法适用范围具有局限性，点云效果上限比较明显。...目前知名自动驾驶数据集KITTI上的立体匹配任务排名靠前的基本都是基于深度学习的算法。...2.1 深度学习带来的2D感知技术突破 感知是自动驾驶获取信息的第一步, 所谓感知是指通过摄像头或其他传感器识别所看到的物体并理解该物体是什么，这对自动驾驶是至关重要的环节。...图4：鉴智机器人针对复杂路口驾驶场景的4D感知结果 自动驾驶被认为是目前最重要的硬科技创新之一。
为了实现这一点，我们首先必须能够识别图像或视频帧中的参考面。一旦确定，我们可以轻松确定从参考面图像（2D）到目标图像（2D）的转换。这种变换叫做单应。...一旦描述符被计算出来，待识别的对象就可以被抽象成一个特征vector，该vector包含图像和参考对象中发现的关键点的描述符。 这当然是个好注意，但实际上该怎么做呢？...最简单的方法是取第一个组中每个特征的描述符，计算第二组中所有描述符的距离，并返回最接近的一个作为最佳匹配 (在这里我要指出，选择一种与使用的描述符相匹配的距离测量方法很重要。...减少误报数量的另一种选择是检查到第二个最佳匹配的距离是否低于某一阈值。如果是，那么匹配被认为是有效的。...现在回到我们的用例，单应矩阵估计。对于单应估计，算法如图16所示。由于它主要是数学，所以我不会详细讨论为什么需要4个匹配或者如何估计H。但是， 如果你想知道为什么以及如何完成，这有一个很好的解释。
为了实现这一点，我们首先必须能够识别图像或视频帧中的参考面。一旦确定，我们可以轻松确定从参考面图像（2D）到目标图像（2D）的转换。这种变换叫做单应。...一旦描述符被计算出来，待识别的对象就可以被抽象成一个特征vector，该vector包含图像和参考对象中发现的关键点的描述符。 这当然是个好注意，但实际上该怎么做呢？...最简单的方法是取第一个组中每个特征的描述符，计算第二组中所有描述符的距离，并返回最接近的一个作为最佳匹配 (在这里我要指出，选择一种与使用的描述符相匹配的距离测量方法很重要。...减少误报数量的另一种选择是检查到第二个最佳匹配的距离是否低于某一阈值。如果是，那么匹配被认为是有效的。 ?...现在回到我们的用例，单应矩阵估计。对于单应估计，算法如图16所示。由于它主要是数学，所以我不会详细讨论为什么需要4个匹配或者如何估计H。但是， 如果你想知道为什么以及如何完成，这有一个很好的解释。
其中MPII是2014年引进的，目前可以认为是单人姿态估计中最常用的benchmark， 使用的是PCKh的指标（可以认为预测的关键点与GT标注的关键点经过head size normalize后的距离...然后进行匹配，匹配成功就认为是同一个人的关节。依次类别，对所有相邻点做此匹配操作，最后就得到每个人的所有关键点。...主要的方法可以分成两类，第一类是割裂的考虑。把3D skeleton问题拆解成2D人体姿态估计，以及从2D关键点预测3D关键点两个步骤。另外一类是joint的2D以及3D的姿态估计。...应用 最后，讲了这么多的人体姿态估计，我们最后说一下人体姿态估计有什么用，这里的人体姿态估计是一个广义的人体姿态估计，包含2D/3D等。...可以这么理解，human seg本身的标注可以认为是多边形的标注，我们可以在多边形轮廓上面进行采点，这几个任务可以很自然的联合起来。
下图所示的是用游戏中同一个房间同时表示为路点和导航网格的结果比较。 ? 通过导航网格，在凸多边形内部的任意位置都认为是可走的。这意味着AI 有了大量的空间可以行走，因此寻路可返回更自然的路径。...还有一点就是导航网格完全可以自动生成，这也是今天为什么使用路点的游戏越来越少的原因。比如说，多年来虚幻引擎使用路点作为寻路空间的表示。其中一款使用路点的虚幻引擎的游戏就是《战争机器》。...如果对角线移动是被允许的，则曼哈顿距离会经常高估真实开销。 在2D 格子中，曼哈顿距离的计算如下： ? 第二种计算启发式的方法就是欧几里得距离。这种启发式的计算使用标准距离公式然后估算直线路径。...贪婪最佳优先算法 在有了启发式之后，可以开始实现一个相对简单的算法：贪婪最佳优先算法。一个算法如果没有做任何长期计划而且只是马上选择最佳答案的话，则可以被认为是贪婪算法。...算法的下一个组件就是用于临时存储节点的容器：开放集合和封闭集合。开放集合存储了所有目前需要考虑的节点。由于找到最低ℎ(?)
在目前的AR应用中，2D AR跟踪，如海报、卡牌等平面物体的跟踪已经成为核心技术之一，在营销、教育、游戏、展示展览等方面都很常见。...然而，尽管近年来2D AR跟踪算法已经取得了很大的进步，但在一些外部条件、环境因素影响下的效果仍然有很大提升空间，如何处理光照变化、运动模糊等因素带来的挑战，也是目前进行底层算法研发的AR公司以及学者的研发热点...ICRA 是机器人领域三大顶级会议之一（其它两个为IROS和RSS），AR跟踪的很多经典工作（例如ESM跟踪算法）都曾在ICRA和IROS上发表。...事实上，CCM在几乎所有视频类别中都获得了最佳或几乎最佳的跟踪性能，明显优于现有的主流跟踪算法，如基于关键点的跟踪（keypoint-based tracker）,基于模板的跟踪（ template-based...对于目前的2D AR甚至整个AR行业来说，需要从业人员把现有技术应用化市场化，但同样需要大量真正的创新人员向前推进底层技术边界，让AR走向成熟。
实验结果表明，我们的方法可以为所有视频序列提供最佳或近乎最佳的跟踪结果。在计算效率方面，我们的方法在两个数据集上的表现也通常优于参与比较的算法。 2....为了简便，对于每个特征点 （以及 ），我们还使用相同的符号表示其在2D图像中的齐次坐标。由于参考图像的 3D 表面是已知的，对每个特征点 我们能够计算出它的 3D 网点 。...当我们将关键点的数量增加到2000时，我们的算法在TSO数据集上仍然是最有效的，但在我们提出的DeSurT数据集上比LM慢。 图3至图6表明了由被比较算法提供的各种类型表面跟踪的几个代表性样本。...此外，亮风台也在通过“开放”、“开源”，和所有AR人一起推进技术的进步，曾发布了一系列AR相关的开源算法：包括图匹配算法（PAMI 2018a），2D AR跟踪算法（PAMI 2018b），投影补偿算法...其中TC-128是国际上第一个彩色跟踪评测集，POT-128是目前国际上最大的AR跟踪数据评测集，LaSOT是目前国际上最大的单目标跟踪评测集。
因此，效率是考察算法实用性的重要指标。 为了提高效率，一些二值描述子被学者们提出。一般地，这些方法都是在特征关键点周围进行点采 样。...所以 2D图像点和 3D 点云地图的匹配依然是一种重要的方法。 2.3 特征点匹配 特征点匹配过程可以是在数据库查询中自适应完成的，这多见于基于 3D 结构的查询。...匹配也可以是在查询后单独进行，多见于基于 2D 图像查询。特征匹配的目的是，为后续的变换矩阵计算提供匹配的点对集，实现位姿的解算。...”步骤依然采用重投影误差作为指标，所不同的是，误差是基于整张图像而不是特征点，而原先筛选特征点匹配的过程被换为了直接以概率筛选相机位姿假设 h 的过程。...虽然传统视觉全局定位方法目前依然是实际应用中的首选，但是，传统方法是建立在特征点被正确定义、正确提取、正确匹配、正确观测的前提下进行的，这一前提对于视觉本身而言就是巨大的挑战。
Contributions： 提出了GAM，首先根据视觉外观为每个2D点建立多个候选匹配，然后根据几何上下文过滤不正确的匹配。...2D图像点与在3D空间中接近的两个3D点匹配，在相同的相机姿势下，它们可能都有小的重投影误差，网络易于根据提取的几何特征为它们生成相似的权重，这两种对应关系都被认为是几何一致的。...然而其中只有一个是inlier，其余的则是outlier，多个对应具有相似的几何特征但具有不同标签的这种差异使得网络难以收敛。为了解决这个问题，将匈牙利算法引入到网络中进行端到端训练。...基于由g(g;θ)预测的权重向量w和二分图g，权重矩阵w被构造为： 其中W的未填充元素被设置为0，然后将匈牙利算法应用于该权重矩阵W获得匹配M的最大权重。...场景检索： 2D-3D特征匹配： 根据场景检索的顺序执行GAM并输出匹配的2D-3D对应，对于第k个场景 ，获取其3D点和相应的描述子来构建3D特征集，在从查询图像提取的2D局部特征和3D特征之间执行
01产品功能/使用 工业质检主要指标问题：过杀与漏检， 过杀是指工业产品是完好样品被AI质检系统判定为缺陷样品，漏检是指工业产品是缺陷样品被AI质检系统判定为完好样品，漏检的分析问题定位也是整个AI质检系统最难课题之一...它的工作原理与2D卷积函数一样， 将模板图像在输入图像(大图)上滑动，并且在每一个位置对 模板图像和与其对应的输入图像的子区域进行比较。...返回 的结果是一个灰度图像，每一个像素值表示了此区域与模板 的匹配程度。 匹配步骤 1.输入原图像(I)和模板图像(T)。在原图像中我们希望找到一块和模板匹配的区域。...在R中每个位置都包含对应的匹配度量值。 4.在结果图像矩阵中寻找最值(最大或最小，根据算法不同而不同)。最值所对应的像素的位置即认为是最高的匹配。...以该点为顶点，长宽和模板大小图像一样的矩阵认为是匹配区域。在OpenCV中可以用cv2.minMaxLoc()函数获得最值坐标。
（2）基于点云特征点的方法：受2D图像特征提取和匹配方法的启发[2,3,4]，根据3D点云的特征点的提取，计算连续帧之间的位移，这种方法的准确性和实时处理还是可以的，但是对快速运动不够鲁棒。...并在该研究领域有多种ICP算法的变种【47】，常见的变种算法有点到线段的ICP[48],点到面的ICP[49]以及通用的ICP[10],ICP算法可以认为是解决点云配准的经典算法，在文章【11】中将点云配准和回环检测以及车辆位姿图的优化结果在一起...但是ICP算法最终被3D正态分布（NDT）算法所超越【14】【51】3DNDT算法其实是一种将2D NDT算法的扩展到三维空间的算法，与ICP算法类似的是源点云和目标点云质检的转换也需要进行迭代和优化，...这种方法引入了超点的概念，超点是位于球体内并描述了点云局部表面的点的子集，这些超点被投影到2D空间上以形成2D深度图。...从论文对KITTI里程计数据集进行比较，得出以下结论：尽管基于深度学习的方法展现出良好的结果，并且似乎代表了未来的研究方向，但是基于3D特征检测和匹配的方法由于在现实应用中具有一定的稳定性，仍被认为是最佳且有效的方案
自监督学习：NeRF的训练过程不需要人工标注，仅通过一组2D图片（通常是同一个3D场景的不同视角的图片）作为输入，然后通过优化算法调整网络的参数，使得网络输出的3D辐射场能够最好地重现这组2D图片。...视频操作则会更加简单一些，但是运动模糊会显著降低重建质量，为了达到最佳效果，慢慢移动手机，尽量避免快速移动，尤其是旋转。为了获得最佳效果，应该从尽可能多的独特视角捕捉物体或场景。...而为了实现这个目标，通过比较网络预测的颜色和图像中的真实颜色来计算误差，然后通过反向传播算法来更新网络的参数。神经网络的输入是每个3D位置和相应的视线方向，输出是预测的颜色和密度值。...它极大地提高了3D捕获和共享的速度、易用性和范围，被认为是迄今为止最快的NeRF技术，它在2022年被美国《时代》周刊评为年度最佳发明。...目前支持多种模型，其中Nerfacto是NeRFStudio提出的，是NeRFStudio的默认模型，也是最推荐使用的模型。
为了恢复这种丢失的匹配，从 2D 到 3D 匹配开始，Active Search [1] 利用匹配点的 3D 位置，并通过同一词汇树中的粗略词汇将其最近的 3D 点作为 3D 到 2D 搜索的候选者。...2D 轻松匹配。因此，在不断变化的条件下（昼夜、天气变化、季节变化），真实内点率会很低，这将导致定位失败。...算法 ，对这些 2D-3D 匹配使用 RANSAC 算法估计相机位姿。...为此，李等人，基于场景点的共可见性，采用一种优先 3D 到 2D 的匹配方案，将 3D 点与查询图像进行比较。...然后，投票数最高的数据集图像，被认为是 Pinitial 的最佳可见图像，表示为IVBR 。
在深度学习被应用于分割之前，基于配准的最有效的分割方法之一是将分割 ROIs 从分割参考图像传播到图像-分割。...从上述讨论的工作可以观察到，结合分割和配准的好处，尽管它们仍然被认为是两个不同的任务，具有不同的输出、损失函数和训练策略。...当应用于两张图像 和 时，分割器在每个图像中识别出同类别 的 ROIs 和 。这两个表示同一分割类别的 ROIs 被认为是相应的，从而在 ROIs 局部注册 和 - 局部到 ROIs。...3.1.2 Representing correspondence in image registration 空间对应关系被认为是从运动图像坐标系中的空间位置 到固定图像坐标系中的空间位置 的映射...对于3D配准任务，如算法1中所述，成对的3D图像和，每个大小为，被处理为一系列2D切片和。 在中的每个分割ROI 对应于可能位于任何切片中的ROI 。
伴随着精心设计的候选匹配过滤策略，该文的基于图的方法能够在几秒内处理数千个点，这比传统的基于图的算法快得多。...实验结果表明，该文的方法可以为所有视频序列提供最佳或近乎最佳的跟踪结果。在计算效率方面，该文的方法在两个数据集上的表现也通常优于参与比较的算法。...当将关键点的数量增加到2000时，在TSO数据集上仍然是最有效的，但在DeSurT数据集上比LM慢。 图3至图6表明了由被比较算法提供的各种类型表面跟踪的几个代表性样本。...他们围绕AR开源了不少算法：包括图匹配算法（PAMI 2018a），2D AR跟踪算法（PAMI 2018b），投影补偿算法（CVPR 2019），单目标跟踪算法（ICCV 2017、CVPR2019）...其中TC-128是国际上第一个彩色跟踪评测集，POT-128是目前国际上最大的AR跟踪数据评测集，LaSOT是目前国际上最大的单目标跟踪评测集。----
我们又是使用什么样的线索？ 从仅有的几个视角，我们是怎样无缝整合这些信息并且建立一个整体的三维场景模型？ 计算机视觉方面的大量工作都致力于开发算法，这些算法利用图像中的线索，来实现这一三维重建任务。...给定一组具有已知摄像机的图像，LSMs为底层场景生成一个3D模型 - 具体来说，在每个输入视图的像素深度图的形式中，要么是一个像素占用网格，要么是一个场景密集点云。...这里的主要成分是一个可区分投影和逆投影特征的模块，允许LSMs以几何连续的方式在2D图像和3D空间之间移动。...投影操作可以被认为是逆投影操作的逆过程，在投影过程中，我们采用三维特征网格和样本特征，以相同的深度间隔观察光线，将它们放置在二维特征图中。...投影操作可以被认为是非投影操作的逆过程，其中我们以相等的深度间隔沿着观看光线拍摄三维特征网格和样本特征，以将它们放置在二维特征图中。然后通过一系列卷积运算将这些投影的特征图解码为每个视图的深度图。
在一种可能性中，可以将由预测参数产生的3D三角形网格投影到2D图像中，并使网格和人的轮廓的重叠最大化，或者，通过将模型的3D顶点与视觉外壳的3D点之间的距离最小化，可以通过迭代算法将3D人体模型与3D重建进行比较最接近的点...对于生成算法的关键因素是对功能的适当定义，该功能将特定的假设与图像中可用的信息进行比较。如果不仔细考虑，那么搜索最佳模型参数集就很容易失败，从而导致估计结果的错误。...Confidence Maps for Part Detection 在训练期间，作者从带注释的2D关键点生成接地的真实度置信图。每个置信度图是特定身体部位出现在每个像素位置的信念的2D表示。...这些候选零件定义了大量可能的肢体，作者使用定义的PAF上的线积分计算为每个候选肢体评分。找到最佳解析的问题对应于一个称为NP-Hard的K维匹配问题。...在本文中，作者考虑了这种感知的关键组成部分：实时算法来检测图像中多个人的2D姿势。提出了关键点关联的显式非参数表示形式，它编码了人类四肢的位置和方向。
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