大多数最先进的方法依赖于激光雷达点云提供的精确3D信息，但在每辆车上安装昂贵的激光雷达是一个沉重的负担。因此，单目3D目标检测作为一种简单而廉价的部署方法，成为当今一个非常有意义的研究问题。...考虑到单目2D和3D检测具有相同的输入但不同的输出，单目3D目标检测的直接解决方案是遵循2D领域中的实践，但添加额外的组件来预测目标的附加3D属性。...另一个基于冗余3D信息的方法流，在最终预测优化结果的额外关键点。 总之，根本的问题是如何将3D目标分配到2D域，并在2D域与3D域之间建立对应关系，然后对其进行预测。...除了这些与目标的位置和方向相关的回归目标之外，还回归了类似FCOS的二维目标中心度c。它作为Softmax分类器来确定哪些点更接近中心，并有助于抑制那些远离目标中心的低质量预测。...该方案与用于定义回归目标的自适应基于中心的机制一致。此外，这也是合理的，因为更接近中心的点可以获得更全面和平衡的局部区域特征，从而容易地产生更高质量的预测。
寻找(seek)：角色试图移动到一个指定点。该点可以是一个固定点也可以是把另一个角色作为目标的移动点。 避开(flee)：与寻找正好相反。角色试图避开一个给定点。...由于目标会做加速运动，所以角色会事先预测然后再移动到该点。很明显，由于固定点是不会有速度概念的，所以这里用目标代替点的概念。 躲避(evade)：与追捕正好相反。...角色对目标的速度做出预测，然后尽可能躲避开来。 漫游(wander)：随机但平滑又真实的运动。 对象回避(object avoidance)：角色预测出对象的行动路径，然后避开他们。...由于目标会做加速运动，所以角色会事先预测然后再移动到该点。很明显，由于固定点是不会有速度概念的，所以这里用目标代替点的概念。 躲避(evade)：与追捕正好相反。...角色对目标的速度做出预测，然后尽可能躲避开来。 漫游(wander)：随机但平滑又真实的运动。 对象回避(object avoidance)：角色预测出对象的行动路径，然后避开他们。
你可以从复制墙预置开始，用塔组件替换它的GameTileContent组件，并将其类型设置为塔。为了使塔与墙体相适应，保持现有的立方体墙体作为塔的基础。然后再在上面放一个立方体来代表塔。...使它成为预制根的子节点，而不是转塔立方体的子节点。 ? ? （隐藏激光束立方体） 给激光束适当的材质。我只是使用标准的半透明黑色材质，并关闭了所有反射，同时给其提供红色。 ? ?...（目标范围 gizmo） 现在我们可以看到哪些敌人是每个塔的有效目标。但是在场景窗口中选择塔不方便，因为我们最终选择了一个子立方体，然后需要将选择更改为塔Root对象。其他瓦片内容也遇到相同的问题。...然后，我们将它们移动到它们的生成点，但是物理引擎并没有立即意识到这一点。 通过将Physics.autoSyncTransforms设置为true，可以在对象的变换更改时立即强制立即同步。...第三，将激光束定位在转塔和目标点之间的中间位置。 ? ? （发射激光） 不能让激光束成为塔的子节点吗？ 如果这样做的话，我们将不需要分别旋转激光束，也不需要其前向矢量。
由于目标的深度估计是影响三维目标检测性能的关键因素，本文介绍了一个实例深度提取（IDA）模块，该模块通过实例深度感知、视差自适应和匹配代价重加权，准确地预测出三维包围盒中心的深度。...单目生成双目 随着最近几年单目深度的发展，从单张图像预测深度的精度越来越高，但是相比双目匹配算法(stereo match)依然有差距。作者提出一种单目生成双目图像然后用双目匹配算法。...单目生成双目方法原理是通过预测的单目深度设置一个虚拟的基线然后将原图生成为双目的另一图像。...这意味着视差误差对远目标深度估计的影响大于近目标深度估计的影响。这是导致3D对象检测效果不佳的关键因素。...为了使模型和损失函数更侧重于远处的目标，我们将成本量中的视差等级由均匀量化改变为非均匀量化，即目标距离越远，相邻两个视差等级之间的划分单元越小。这样，就可以更精确地估计一个遥远物体的深度。 ?
然后，分割网络获得输入目标的像素，并且该掩模适用于新生成的小目标。同时，图像中的新位置是利用光学流获得的。合成目标可以替换也可以不替换图像中现有的小目标。...首先，将分割后的对象 放置在选定的位置 中。然后，为了使合成图像看起来尽可能自然，需要混合步骤来提高颜色一致性并软化目标边缘。...为了支持上述指标，我们还训练了一个LR目标分类器，用于区分背景（负）和LR目标（正）。我们采用这种度量，因为它更接近于完整管道的目标，即改进小物体检测。...大多数流行的数据集——MS COCO、UAVDT、VisDrone——都将小于32×32像素的对象视为小对象。因此，我们将训练DS-GAN学习如何将HR目标减少到该范围。 ...实验表明，与具有非常遥远的FID值的简单下采样目标相比，SLR对象的FID值非常接近真实LR目标的FID。此外，我们通过训练一名标准的CNN分类器得出了同样的结论。
作者团队在工作中有个一个有趣的违反直觉的发现：在单目3D检测中，精确、仔细标注的标签可能并非是必要的！使用受干扰的粗标签的检测器与使用地面真实标签的检测器相比，精度非常接近。...新生成的标签可用于训练单目3D检测器。这种简单有效的方法允许单目3D检测器学习期望目标的同时降低未标记数据的注释成本。在图1中展示了总体框架，根据对3D注释框的依赖，该方法可以在两种模式下工作。...然后，这些估计值用于构建相机平截头体（camera frustums），以便为每个对象选择相关的LiDAR RoI点，其中忽略了内部没有任何LiDAR点的框。...然而，位于同一平截头体中的激光雷达点由对象点和混合背景或遮挡点组成。为了消除不相关的点，作者团队利用DBSCAN根据密度将RoI点云划分为不同的组。在3D空间中接近的点将聚集到一个簇中。...然后，作者团队将包含大多数点的簇视为与对象相对应的目标。最后，作者团队寻找覆盖所有目标点的最小3D边界框。
然而，单个图像块无法提供目标对象的完整和精确的概念，因为图像的抽象能力有限并且可能是模糊的，这使得跟踪变化剧烈的目标变得困难。...我们的方法首先生成目标对象的文本描述，然后利用文本的特征来估计测试图像中的目标状态，从而实现更全面的目标建模和关联。...我们注意到，与图像信号相比，人类创建的语言信号提供了更抽象和更精确的对象概念，有可能解决上述问题。...• 我们开发了目标描述的自适应特征模型，以更好地适应测试视频中的目标变化，从而有助于更精确的目标特征和更准确的跟踪性能。• 我们在众多跟踪数据集上实现了最先进的性能。...此外，由于文本和图像特征在 CLIP 模型中很好地对齐，我们将目标的文本特征与搜索图像特征相关联，以推理目标的位置，从而实现更鲁棒的跟踪性能。
进入后台后，必须避免使用OpenGL ES，直到它移回到前台。 在移至后台之前删除易重建资源 在移动到后台时，您的应用永远不需要释放OpenGL ES对象。通常，您的应用应该避免处理其内容。...您的目标应该是设计您的应用程序成为一个”好公民”：这意味着尽可能缩短移动到前台所需的时间，同时减少其在后台的内存占用量。...寻找消耗大量内存的对象。 简单的目标是你的应用程序分配的帧缓冲区来保存渲染结果。当您的应用程序位于后台时，它对用户不可见，并且可能不会使用OpenGL ES呈现任何新内容。...这使得渲染缓冲区成为一个可以轻松重新创建的内存密集型资源，成为移动到后台时可以处理的对象的良好候选对象。...如果渲染到Core Animation图层，请将包含图层的视图添加为窗口的子视图。
在非均匀视点分辨率的合理假设下，深度估计有利于采用主动视觉策略，通过眼睛对准对象，使深度信念更准确。...具体来说，可以通过将每个隐藏原因与另一个生成模型联系起来来扩展上述模型；结果，先验成为上层的预测，而观察则成为下层的可能性。...此外，当注视目标时，单目图像中总是存在垂直注视的视差，没有直线精确相交形成聚散角[29]；已经证明，聚散度并不对应于被注视物体的确切距离[30]。...事实上，通常不需要自上而下的处理来接近目标；当图像呈现给相机时，后者可能会直接移动到这个投影空间中，从而实现更简单的控制[34,35]。 然后，可以直接根据聚散度线索计算深度。...从更技术的角度来看，我们为动作感知周期提出的循环方案，其中包括在以下情况下保持优化目标的一个方面固定：更新另一个，常用于各种优化算法，例如期望最大化[39]；类似的方法用于预测编码网络中的学习和推理[40,41
定位的前提是识别，因此首先采用视觉、激光雷达、声呐等环境感知设备检测识别出对接目标，然后根据感知设备原理的不同而采用相应的定位方法给出无人艇与目标间的相对位置，并实时跟踪靠近对接目标，重点解决对接目标的稳定性检测与高精度相对定位问题...1.2 近距离目标相对定位技术研究现状对接目标的识别与定位是无人艇自主回收的关键，也是反映其智能化水平的重要体现。基于视觉的导航定位方式，由于设备低廉，近距离检测精度较高，成为当前研究的热点。...在此阶段，由于无人艇与吊绳距离的逐渐缩小，单目视觉更容易失去对目标的跟踪，如果发生这种情况且此时GNSS信号有输出，则系统切换到INS/GNSS/DVL的导航模式下。...，然后通过求解线性方程组得到表征目标物体位姿的旋转矩阵和平移向量的估计值，之后将得到的位姿参数的估计值为初值，计算出特征点更准确的尺度正交投影点，由此迭代循环，直到计算结果满足精度要求为止。...此外，由于单目相机视场角有限，在吊绳距离较近时，容易失去对目标的跟踪。
提出的扩展卡尔曼滤波器(EKF)的单目摄像机视觉SLAM, 其主要思想是利用状态向量存储摄像机姿态和地标的三维坐标[1]....,利用EKF估计机器人的姿态和人工地标的位置[8].SPMSLAM的提出为SLAM的解决方案提供了方形平面标记,显示出更鲁棒、精确和快速....包括旋转和平移.整个过程持续了112.6秒. x轴、y轴和z轴轨迹上的相应误差如图4所示,从中可以直观地观察到,我们的轨迹比对应的轨迹更接近地面真实....为了更准确地反映轨迹误差,从地面真实值和每个SLAM系统的估计值之间的差异进一步计算绝对姿态误差(APE).每个SLAM系统的时间戳首先与groundtruth对齐,然后计算每对姿态之间的差异.APE曲线如图...并且通过将目标顶点添加到姿态图中来构造对象的成本函数.这种方法可以帮助进一步提高系统的定位精度,因为对象比关键点更稳定,并且不需要在环境中手动实现放置标记.
为了构建刚性对象的完整几何模型，对象必须相对于测量系统（或扫描仪必须相对于对象移动），以获取和集成对象的视图，这不仅使系统配置复杂，而且使整个过程耗时。...然而，在工业检查和反向建模等应用中，获取所有对象的三维模型是至关重要的。然而，传统的FPP系统由于其视场有限，无法在单次测量中获得目标的完整三维模型，因此需要对从多个视图测量的数据进行配准。...由于运动会导致帧间的相位误差，并打破PSP的基本假设，因此应该采用尽可能少的条纹图案的PSP。因此，采用了三步移相法。通过三步移相模式，可以很容易地获得物体的包裹相位。...然而，SPU不能稳健地消除相位模糊，因为在噪声和系统误差的影响下，错误的候选点的相位可能比正确的点更接近oc1，而边缘频率越高，那么这种情况发生的可能性就越大。...，在精细配准线程中降采样后执行ICP算法，实现点云的精确配准；步骤5：返回到步骤1，并重复上述过程。
2.2 外观模型（The appearance model） 以上，我们看了表示我们目标的几种方法。现在让我们看看如何对其外观进行建模。外观模型背后的想法是根据可用的视觉信息描述目标对象。...例如，像SIFT，SURF，ORB，Shi-Tomasi这样的算法。 子空间分解 在某些情况下，参考图像的子空间可以用于对目标的外观建模。...事实证明，当被跟踪目标的外观随时间变化时，这些更复杂的模型非常有用。在这种情况下，通常采用主成分分析和基于字典的方法。在这里，可以分解目标对象的参考图像。例如，假设我们有一个 100 人的图像数据集。...当然，如果目标对象以更复杂的方式移动，那么我们需要调整和使用具有额外自由度的更复杂的变换模型，如下所示： 例如，如果我们跟踪一本书的封面，那么我们必须使用具有八个自由度的投影模型。...在下面的示例中，我们将沿x轴从-20像素移动到+20像素，从目标对象在前一帧中的位置沿y轴从-20像素移动到+20像素（假设我们只有平移）。
而且它们可能侵犯了隐私，并且成本比较昂贵，使它们面临被更经济的技术取代的风险，超声波传感器是一种技术含量相对较低、不可靠的解决方案，无法支持成像或跟踪目标。...为了以高分辨率绘制车辆周围的环境，4D成像雷达使用多输入多输出（MIMO）天线阵列，这可能包括几十个天线，它们将信号发射到周围环境中的目标，然后接收物体反射回来的信号。...天线接收到的数据用于生成表示阵列周围区域的点云。大型阵列可以同时精确检测静态和动态对象的高度细节，它还可以捕捉环境中的多普勒频移，并用它们指示物体移动的方向。...隐私：4D成像雷达还可以始终保持隐私，这是汽车行业越来越关注的一个问题，尤其是对于出租车或公共交通等车辆，因为在这些车辆上，乘客不断变化，领先的汽车制造商致力于汽车消费者隐私原则，使座舱内摄像头成为次优选择...，这些特性使4D成像雷达成为提高汽车安全性的理想技术，它可以增强汽车的感知能力，更好地保护乘员。
基于单目标图像的方法 尽管2D对象的检测已解决，并已在多个数据集中得到成功应用。但KITTI数据集对对象检测，提出了挑战的特定设置。...首先，根据网络预测，确定3D框的尺寸和方向，然后再恢复3D对象的姿态，通过求解平移矩阵，使3D边界框的重投影误差最小。以往所有的单目图像方法，只能由前置摄像头检测物体，忽略了车辆侧面和后部的物体。...对该输入被馈送到2D FCN，后者对三个连续层的输入进行下采样，然后使用转置的卷积层，将这些映射上采样，成为边界框（BB, Bounding Box）的预测输出。...为此，论文[23][24]解决了在整个场景体积表示中，使用一级全连接网络，对驾驶场景进行目标检测的问题。一级检测不同于两级检测的地方在于：第一级首先生成区域建议，然后在第二个处理阶段进行细化。...该模型在PointNet ++ [26] 中得到了进一步扩展，其中对每一层，都以分层结构逐步编码更复杂的特征。 在基于点云的方法中，投影子类别，由于接近标准图像的对象检测，而备受关注。
然后将小的子区域不断合并成大区域，并从中找出可能存在物体的区域，这个过程即候选区提取（Region Proposal）。 提取出包含目标的候选区之后，需要对其进行分类，判定目标属于哪一类。...Anchor box 的设计 在 R-CNN 系列中，需要先提取候选区，然后再将候选区进行回归微调，使之更接近 groung truth。而 YOLO 直接将其合并为一步，即：回归。...现在需要做的是，通过学习，不断判定哪些 bounding box 内存在目标，存在什么样的目标，同时不断调整可能存在目标的 bounding box 的宽长比和尺寸，使之与 ground truth 更接近...那么，ground truth 又是如何定义的呢？ Ground truth 的生成 目标检测任务，首先需要做的是判定是否包含目标，然后才是判定目标的位置以及类别。...对每个 Score 不为 0 的候选对象，计算其与上面输出对象的 bounding box 的 IOU 3. 根据预先设置的 IOU 阈值，所有高于该阈值（重叠度较高）的候选对象排除掉 4.
由于这种动态模型原则上允许更高的效率和自然的多任务学习，因此创建足够精确的模型以成功地进行规划是 RL 的长期目标。...然后从相应的潜在状态生成每一步的图像和奖励。 通过这种方式压缩图像，agent 可以自动学习更抽象的表示，例如对象的位置和速度，这样就可以更容易地向前预测，而不需要沿途生成图像。...例如，智能体可以想象球的位置和它到目标的距离在特定的动作中将如何变化，而不需要可视化场景。...我们考虑了具有各种不同挑战的任务： 侧手翻任务：带有一个固定的摄像头，这样推车可以移动到视线之外。因此，智能体必须吸收并记住多个帧的信息。 手指旋转任务：需要预测两个单独的对象，以及它们之间的交互。...结论 我们的结果展示了构建自主 RL 智能体的学习动态模型的前景。我们鼓励进一步的研究，集中在学习更困难的任务的精确动态模型，如三维环境和真实的机器人任务。
第五节基于不同应用目标的VSLAM分类讨论。 第六节讨论该领域尚未解决的问题和潜在的研究趋势。...然后，将通过合并从场景中的语义对象获得的相对3D姿态来优化预测位姿。 随着VSLAM基本框架的成熟，研究人员专注于提高这些系统的性能和精度。...该数据集还包含像素完整的地面真值标签和精确的相机姿态和深度数据，这些数据使其成为VSLAM应用的有力工具。...05 基于应用目标的VSLAM方法分类 为了精确查找能够实现优秀结果并具有稳定架构的VSLAM方法，我们从Google Scholar和著名的计算机科学书目数据库Scopus和DBLP中收集并筛选了近年来在顶级网站上发表的被高度引用的出版物...TextSLAM使用文本项作为稳定的视觉基准标记，在找到文本项的第一帧之后对其进行参数化，然后将3D文本对象投影到目标图像上以再次定位。他们还提出了一种新的三变量参数化技术，用于初始化瞬时文本项特征。
召回率（Recall）：召回率衡量模型正确检测出的正样本占所有正样本的比例，计算公式为 TP / (TP + FN)。 上面就是我们常见的一些指标的基本知识，下面开始介绍关于用于目标检测的指标。...通过对插值后的曲线进行积分，计算每个类别的AP，然后对所有类别的AP进行平均，得到mAP值。通过平滑精确率-召回率曲线，更准确地评估模型的性能。它提供了更稳定和可靠的指标。...置信度排序：将预测的边界框按照其置信度（confidence）进行排序，置信度表示模型对该边界框预测为正确目标的程度。...在计算mAP时，有两种常见的插值方法： 11点插值mAP：选择11个特定的召回率值点进行插值，使曲线更平滑，然后计算AP和mAP。...所有点插值mAP：对精确率-召回率曲线上的所有点进行插值，使曲线更平滑，然后计算AP和mAP。
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