引言 图像语义分割和对象检测是计算机视觉中的两个重要任务。语义分割是将图像中的每个像素分类到特定的类别，而对象检测是识别图像中的目标并确定其位置。...本文将介绍如何使用Python和TensorFlow实现这两个任务，并提供详细的代码示例。...可以使用以下命令安装： pip install tensorflow opencv-python matplotlib 步骤二：准备数据 我们将使用COCO数据集进行对象检测，并使用Pascal VOC...coco_dataset = coco_dataset.map(preprocess_image) voc_dataset = voc_dataset.map(preprocess_image) 步骤三：构建对象检测模型...我们将使用预训练的SSD（Single Shot MultiBox Detector）模型进行对象检测。
引言图像语义分割和对象检测是计算机视觉中的两个重要任务。语义分割是将图像中的每个像素分类到特定的类别，而对象检测是识别图像中的目标并确定其位置。...本文将介绍如何使用Python和TensorFlow实现这两个任务，并提供详细的代码示例。...labelcoco_dataset = coco_dataset.map(preprocess_image)voc_dataset = voc_dataset.map(preprocess_image)步骤三：构建对象检测模型我们将使用预训练的...for image, label in coco_dataset.take(1): result = detect_objects(image) print(result)步骤四：构建语义分割模型我们将使用预训练的...Matplotlib展示对象检测和语义分割的结果。
利用YOLOv4作为TensorFlow Lite模型的优势，它的小巧轻巧的尺寸使其非常适合移动和边缘设备（如树莓派）。想要利用GPU的全部功能？...然后使用TensorFlow TensorRT运行YOLOv4，以将性能提高多达8倍。...theAIGuysCode/tensorflow-yolov4-tflite 在此视频中，介绍了： 1.克隆或下载代码 2.安装CPU或GPU的必需依赖项 3.下载并将YOLOv4权重转换为已保存的TensorFlow 4.使用...TensorFlow对图像，视频和网络摄像头执行YOLOv4对象检测 5.将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite .tflite模型 6.将TensorFlow模型转换为TensorFlow...TensorRT模型 7.使用TensorFlow Lite运行YOLOv4对象检测 YOLOv4官方论文： https://arxiv.org/abs/2004.10934
这些模型将文本提示和摄像机姿势作为输入，并从不同的视点合成对象的外观。 跨视图注意力 研究者在模型训练时，训练了以下模型： 基于多视图扩散模型，该模型根据输入文本提示合成RGB外观以及相机姿态。...在训练过程中，他们同时使用自然2D图像以及随机数量（1、4和8）的视图的3D对象渲染图进行联合训练。使用 参数对损失进行训练，与基础模型训练中使用的方法一致。...如下图所示，与使用4视图图像训练的模型相比，使用8视图图像训练的模型生成的图像更自然，各视图之间的多视图一致性更好。...使用四个视图的图像进行训练的模型 使用八个视图的图像进行训练的模型 重建模型 从图像观测中提取3D结构通常被称为摄影测量，该技术已被广泛应用于许多3D重建任务中。...PBR属性通过UV映射烘焙到纹理和材质图中，包括漫反射颜色和如粗糙度和金属通道等材质属性。 研究团队使用大规模图像和3D资产数据来训练重建模型。
“Dark YOLO”包含两个模型，“学习如何在黑暗中看”和YOLO。与其它方法相比，“Dark YOLO”花费更少的计算资源。 1、简介 在光线弱的情况下进行视觉任务是一个比较困难的课题。...： 2.2、Training environment 图7(a)显示了环境的完整视图，其中点边界显示了用于训练新模型的部分，其中Gule Layer是模型训练的目标；而训练该模块使用的RGB图像数据即是...图7(b)显示了验证期间的数据流。验证使用与训练相同的路径，后者使用RGB数据并评估来自数据集的足够样本，以确认Gule Layer的行为是正确的。 图7(c)显示了预测期间的数据流。...预测使用另一条路径，使用通过编码器G1e从SID模型传输的原始数据。这一阶段是为了评估所提出的黑暗中模型，该模型将改进短曝光原始图像中的目标检测。 3、实验结果 图8显示了SID数据集的对象检测结果。...图8(a)是原始YOLO模型使用亮度增强的RGB图像得到的检测结果。RGB图像的亮度增强使得原始YOLO模型更容易检测到目标。因此原始的YOLO模型可以很好地检测图像 中的对象。
然后使用带有标记的图像分割出相应的点云，并为每个检测到的对象生成单独的点云。然后使用ICP将每个对象的点云与其完整的点云数据库模型进行配准，并估计目标对象相对于传感器的姿态。...该网络使用交叉熵标准结合由图像旋转、裁剪、水平和垂直翻转组成的数据增强，对裁剪和下采样后图像进行训练。 C 多假设目标姿态估计： 分割结果用于从场景云中提取每个对象的3D点云。...这种对齐用于确定模型的可见侧（模型裁剪），并初始化跟踪阶段，其目标是融合相机和机器人运动信息，即使在相机运动期间和遮挡情况下也能保持对物体的准确、实时姿态估计。...SL），每个硬件又具有不同的分辨率，因此获得用于分割和位姿估计的大型数据集很困难。...作者使用在ImageNet上预训练的VGG-16模型在训练期间初始化权重。最终用超过7500张带注释的图像（平均epoch时间约为一个小时）的数据集训练这两个网络，并获得了表1中列出的性能指标。
人类可以轻松识别和解读这些非常规图像，但 AI 模型也能做到吗？我们介绍了 WHOOPS!，这是一个新的视觉常识数据集和基准。...该数据集由设计师使用公开可用的图像生成工具（如 Midjourney）创建的故意违背常识的图像组成。我们考虑对数据集提出的几个任务。...除了图像说明、跨模态匹配和视觉问答之外，我们还引入了一项困难的解释生成任务，其中模型必须识别并解释给定图像异常的原因。我们的结果表明，最先进的模型（如 GPT3 和 BLIP2）在 WHOOPS!...姿态估计的主要困难在于现实生活中的物体在某些变换下几乎是不变的，使得渲染视图之间的光度距离相对于相机参数是非凸的。...使用神经网络来规范姿势估计，我们证明了我们的方法 - MELON - 可以从未摆姿势的图像中以最先进的精度重建神经辐射场，同时需要的视图比对抗方法少十倍。
首先，我们通过使用可学习的图像编码器将输入图像转换为文本标记来学习输入图像的一般概念。其次，为了保持身份的精细细节，我们通过向预训练模型引入一些适配器层来学习丰富的视觉特征表示。...我们只在文本图像对上训练我们的组件，而不使用相同概念的成对图像。...与 DreamBooth 和 Textual-Inversion 等基于测试时间微调的方法相比，我们的模型可以在语言-图像对齐、图像保真度和身份保存等不可见概念上产生具有竞争力的结果，同时速度提高 100...我们首先提出了一种与分辨率无关的 TSDF 监督策略，以便在训练期间为网络提供更准确的学习信号，避免之前工作中出现的 TSDF 插值的缺陷。...然后，我们引入了一种使用多视图深度估计的深度引导策略，以增强场景表示并恢复更准确的表面。
，该模型消除了训练期间对真实编辑图像的需要。...注意力图一致性：确保在前向和反向编辑期间生成的注意力图对齐，保证模型在初始编辑及其反转过程中一致地关注图像的相同区域。...这篇论文试图解决的问题是如何在图像到视频合成（image-to-video synthesis）中实现精确控制对象轨迹，尤其是在处理3D空间中的运动时，现有方法面临的困难和挑战。...训练和推理： 使用输入图像和相机轨迹训练模型，将LiDAR条件编码到模型的潜在空间中，并在推理时基于新颖相机轨迹生成对应的LiDAR条件，通过迭代去噪过程生成新视角图像。...探讨了在蒸馏过程中不同的优化策略，如LPIPS损失、新视角权重和噪声规模的影响。 场景编辑： 展示了StreetCrafter支持的场景编辑操作，包括对象平移、替换和移除。
实现灵活性和效率 推理灵活性：模型在训练时使用固定数量的锚点，但在推理时可以适应任意数量的轨迹样本，允许根据计算资源或应用需求动态调整样本数量。...我们的方法利用预先训练的图像扩散模型，通过三头架构和渲染损失进行增强，以提高稳定性和材料质量。...“Material Anything”通过预训练的图像扩散模型和三重头架构，提高了材料质量。 多视图一致性：直接将图像空间的材料估计器应用于3D对象可能导致不同视图间的外观不一致。...预训练图像扩散模型 利用预训练的图像扩散模型，并将其适应于材料估计任务，通过新颖的三重头架构和渲染损失来稳定训练过程，并弥合自然图像与材料图之间的差距。 3....Material Anything框架 提出了一个端到端的解决方案，能够适应不同的光照条件和对象类型。 利用预训练的图像扩散模型，通过三重头架构和渲染损失改进材料生成的稳定性和质量。 3.
利用预训练扩散模型中的强图像先验，DreamSparse能够为对象和场景级别的图像合成高质量的新视图，并推广到开放集图像。...然而，由于扩散模型仅在单个类别中进行训练，因此它在生成看不见的类别中的对象时面临困难，并且需要对每个对象进行进一步的提炼，这使得它仍然不切实际。...在本文中，我们研究了利用预训练的扩散模型（如 Stable Diffusion）中的 2D 图像先验进行可推广的新视图合成，而无需基于稀疏视图进行进一步的每对象训练。...然而，由于预先训练的扩散模型不是为 3D 结构设计的，直接应用它们可能会导致几何和纹理不一致的图像，从而损害生成对象的身份的一致性。...2） 强大的泛化能力，允许使用预训练的扩散模型中的强图像先验生成各种类别的图像，甚至在野生图像中生成图像。3） 能够合成高质量甚至场景级别的图像，而无需对每个对象进行额外的优化。
如Dreamfusion和Magic3D，它们利用2D扩散模型作为优化3D重构方法（如NeRF）的监督，通过得分蒸馏采样（SDS）进行优化。...通过在多视图图像和真实图像上联合训练模型，我们发现得到的模型既能够实现良好的一致性，又具有通用性。我们进一步将这些模型应用于通过多视图得分蒸馏进行的3D生成。...数据与训练 尽管可以获得真实的3D渲染数据，但如何利用这些数据仍然对多视角扩散模型的通用性和质量至关重要。关键因素总结如下： 视点选择。 生成图像的视图数量。 生成图像的分辨率。...与原始文本到图像数据集的联合训练。 具体来说，我们发现使用完全随机的视点进行渲染会导致训练困难度过大，模型几乎无法生成良好的结果。...实验 前四个示例中，上排和下排分别是训练和生成的图像。下面四个示例是使用未见过的提示生成的图像。
主要贡献如下： (1)首次探索3D先验知识对2D图像理解任务的影响，展示了3D几何预训练对复杂2D感知（如语义分割、对象检测和实例分割）的好处。...在预训练期间，使用RGB-D重建中的几何约束来学习基于图像表示的3D先验。具体来说，作者提出了一种对比学习公式，该公式对多视图对应（视图不变对比损失）以及几何到图像对齐（几何先验对比损失）进行建模。...C．联合学习： 该方法不仅可以在训练期间单独利用视图不变约束和几何先验，还可以从这两种约束的组合中进行联合学习。该过程可以使用共享的2D网络和3D网络backbone。...通过在基于图像的下游场景理解任务上对框架进行微调来评估本文的Pri3D模型。使用两个数据集，ScanNet和NYUv2，以及语义分割、对象检测和实例分割三个任务。...与ImageNet预训练和强大的MoCo风格的预训练方法相比，使用Pri3D预训练模型进行微调可以改善不同指标的对象检测结果 表3 ScanNet上的实例分割。
本研究专注于仅使用SVS系统进行车道检测和估计。主要困难在于SVS的单目摄像头是非合作的，并且本质上是一种量角器；这会导致对物体深度信息的大量不确定性和不完整的车道观测。...首先利用神经网络分类器产生标记的与车道相关的对象。车道标记/边缘点云经过截断的高斯随机场模型进行空间过滤，并通过一个时态过滤的褪色记忆模型进行时间过滤。...如图1所示，由于其类似量角器的特性，摄像头图像如果投影到地面坐标将不可避免地导致明显失真。大的深度不确定性可能导致在车道检测和估计方面极大的困难。...图2：SVS原始图像标签和地面映射关系 在场景标签化阶段，基于一个在常见道路对象的专有数据集上训练的GoogLeNet的预训练模型进行语义分割，例如车辆、车道标线和路缘。这产生了对象的像素级标签。...图6说明了使用截断的高斯随机场模型进行空间过滤和使用指数衰减模型进行时间过滤。 图6: SVS填充多边形的空间-时间过滤 空间过滤是针对不同车辆方向（左、右、前和后）独立进行的。
1利用其他线索 前面几节讨论了直接从二维观测重建三维对象的方法。本节展示了如何使用附加提示，如中间表示和时间相关性来促进三维重建。...然而，无论是人工获取还是利用传统的三维重建技术，获取真实三维数据都是极其困难和昂贵的。因此，最近的技术试图通过利用其他监督信号（如视图之间的一致性）来最小化3D监视的数量。...2.1.1三维监督训练 有监督的方法需要使用与其对应的真实3D形状配对的图像进行训练。然后，训练过程最小化一个损失函数，该函数测量重建的三维形状与相应的真实三维模型之间的差异。...这类方法使用这样一个事实：如果估计的三维形状尽可能接近真实情况，那么三维模型的视图与重建的三维模型投影到这些视图中的任何一个视图之间的差异也将最小化。...其中S（j）是原始3D对象X的第j个2D轮廓，n是每个3D模型使用的轮廓或视图的数目，P（·）是3D到2D投影函数，α（j）是第j个轮廓的相机参数。
强调系统将面对在训练期间从未遇到的对象和场景，但仍然必须智能地选择下一步看起来有价值的地方。 作为这些挑战的核心解决方案，研究人员提出了一种用于主动观测完成的RL方法，如下图所示。...我们的RL方法使用递归神经网络来聚合一系列视图中的信息; 随机神经网络使用聚合状态和当前观察来选择一系列有用的相机运动。 智能体根据其对未观察到的视图的预测而获得奖励。...sidekick方法引入了奖励塑造和演示，利用训练期间的完全可观察性来预先计算每个候选快照的信息内容。...数据集包括6174个训练、1013个验证和1805个测试示例。viewgrid有32×32像素分辨率的2D图像。...ModelNet dataset for objects 对于此数据集，智能体操纵3D对象以完成从所有查看方向看到的对象的视图。viewgrid构成了一个隐式的基于图像的三维形状模型。
这项研究的核心贡献是使用判别 ID 提取器和频率感知细节提取器来表征目标对象。在视频和图像数据的不同组合上进行训练，我们在场景图像的特定位置合成对象。...对应pipeline的这部分， 作者使用了这样一个公式来提取高频图 特征注入 训练策略 图像文本对 理想的训练样本是“不同场景中同一对象”的图像对，但是这些数据集不能直接由现有数据集提供。...作为替代方案，以前的工作利用单个图像并应用旋转、翻转和弹性变换等增强。然而，这些幼稚的增强不能很好地代表姿势和视图的真实变体。...stable dissusion为每个训练数据均匀地采样时间步长 (T)。然而，观察到初始去噪步骤主要集中在生成整体结构、姿势和视图；后面的步骤涵盖了纹理和颜色等精细细节 。...因此，对于视频数据，可以增加了在训练期间采样早期去噪步骤（大 T）以更好地学习外观变化的可能性。对于图像，增加了后期步骤（小 T）的概率来学习如何覆盖精细细节。
图10：商业部署系统的圆柱形校正环绕视图图像上的对象检测和分割示意图 鱼眼相机的标定：之前讨论了鱼眼相机的各种模型，每个模型都有一组参数（称为内参，必须通过标定程序进行估计）。...以更高的分辨率获得更多定性结果 目标检测：目标检测在鱼眼图像中受径向畸变影响最大，由于鱼眼图像形成中的固有畸变，与光轴成不同角度的物体看起来非常不同，使得物体检测困难，矩形边界框往往不是对象大小的最佳表示...运动分割：它被定义为识别一对序列中的独立运动对象（像素），如车辆和人，并将其与静态背景分离，它被用作一种外观不可知的方法，使用不像稀有动物（如袋鼠或驼鹿）那样常见的运动线索来检测任意运动对象。...跟踪：对象跟踪是一项常见的时间任务，其中对象必须跨多个帧关联。文章[124]中探讨了环绕视图摄像机的运动对象检测和跟踪，使用经典的基于光流的方法进行跟踪。...重识别：重新识别（Re ID）是跨摄像机检测到的对象的关联，它还可以包括跨摄像机随时间的关联，Wu等人建议在全方位摄像机上执行车辆重新识别，并强调两个重大挑战：首先，由于鱼眼失真、遮挡、截断和其他因素，
曾有研究人员设计了一些不同的架构，通过结合NeRF和生成对抗网络（GANs），使用判别器来保证多视图的一致性，可以缓解对多视图训练数据的需求。 还有没有更激进的方法，只用单视图来生成三维模型？...GLO+NeRF打破多视角需求 GANs过去一直是图像生成的标准模型，其成功可以归因为两点： 1、解决了困难的鞍点优化问题，可以解释为生成器和判别器之间的对抗博弈； 2、将生成器和判别器参数化为深度卷积神经网络...在GLO之后，研究人员在训练期间将这些潜码与网络权重共同优化以重建输入图像。 与需要同一物体的多个视图的标准NeRF不同，LOLNeRF只用一个物体的单个视图（但该类型物体的多个例子）来监督训练。...研究人员还通过将网络分割成独立的前景和背景网络获得了更好的结果，使用MediaPipe Selfie Segmenter的一个掩码和一个损失来监督这种分离，以促使网络specialization，可以使得前景网络只专注于感兴趣的对象...研究人员还对图像拟合进行了一个更直接的比较，在一组训练期间未被网络看到的图像上进行测试。
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