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用于自动驾驶大规模三维视觉语义地图构建

我们流程中直接视觉里程计模块估计相机相对位姿和环境稀疏3D重建,基于回环闭合检测,进行全局地图优化,如果有的话,RTK-GNSS测量结果被整合以获得地理参考和全局准确地图,使用先进语义分割网络为每个立体图像像素生成准确语义标签...由于我们流程模块化特性,语义分割组件仅使用图像,因此与流程其他部分独立,因此,任何最先进方法都可以集成到我们流程中, 在本文中,我们基于[50]构建我们流程。...实验 我们在KITTI-360数据集上对我们方案进行评估,所提出通过融合KITTI-360数据集中2D图像和3D LiDAR点标签,为生成3D点生成改进真值语义标签。...图6:我们方法生成语义点标签,稀疏点位于一个关键中,与KITTI-3602D地面真值标签和图像叠加,这仅是优化窗口中所有点子集。...基准模型错误预测但经过TCL修正点用绿色框标出,TCL无法修正点用红色框标出。 此外,图5展示了我们方法从KITTI-360数据第9序列生成整个大规模地图。

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拥挤场景中稳健间旋转估计

由于其他数据集未能很好地解决这个场景,我们提供了一个新数据集和基准,其中包含17个视频序列,具有高精度、经过严格验证地面真值。针对宽基线立体(例如,5点法)开发方法在单目视频上表现不佳。...我们引入了在SO(3)上Hough变换新泛化,以有效且稳健地找到与光流最兼容摄像机旋转。在相当快方法中,我们方法将错误减少了近50%,比下一个最佳方法更精确,而且无论速度如何。...此外,由于公共数据集仅包含静态场景或具有轻微动态物体(大部分包含静态环境),我们收集了一个新具有17个序列具有挑战性数据集。...多个研究探讨了不同技术,包括迭代方法、子空间方法以及在深度连续区域流差异等。文章还提到了一些微分方法局限性和对偏差处理方法。 离散方法不对间位移进行假设,主要使用视差约束。...除了匿名化视频外,我们还提供了使用RAFT计算所有序列光流。所有序列展示了高度动态场景(见图4)。 图4.

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用于自动驾驶车辆视觉定位地图存储:ORB-SLAM2一种拓展

因为没有真值数据用作参考且误差会随着时间累积,所以SLAM存在错误定位可能。因此,我们首先使用我们ORB-SLAM2拓展版本在汽车低速行驶情况下构建并保存具有环境视觉特征地图。...我们使用KITTI数据场景来评估已建成SLAM地图定位精度。此外,我们用自己小型电动模型车记录数据对构建地图进行了定位精度测试。...在SLAM过程中,错误定位会导致地图连续,从而阻碍进一步定位或重新定位。纯定位模式可以节省计算资源,并能够在发生错误定位时进行重定位。 ​...图3 : 室内数据示例图像。ORB特征点定位结果显示为绿色。 ?...表二 : SLAM系统与真值数据精度对比 (trel : 平均相对平移;rrel : 平均相对旋转; tabs : 绝对平移均方根误差) ? 图4 : KITTI序列09。

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SDVO:LDSO+语义,直接法语义SLAM(RAL 2022)

2.优化残差构建 优化中主要用到两个匹配误差,一个光度误差: 类似的,在参考中监测到语义通道c中点p语义匹配误差可以定义为:: 其中,i语义通道c语义概率,语义通道c启发式权重因子...最终联合优化公式可以定义为这个形式: Nc所选语义通道集合;λs所有选定语义通道语义对齐错误权重。...A.超参分析 关于超参λs调整,基于数据KITTI序列10,然后关于不同指标的ATE对比图如下,可以认为,最佳λs取值为2.2。...相应具体轨迹如下图, 在序列00、06和09中,用该方法估计轨迹比ORB-SLAM2更接近地面真值,而在序列02中,用ORB-SLAM2估计轨迹更接近地面真值。...在序列05和08中,所提出方法与ORB-SLAM2之间估计轨迹差异不明确。 在这个实验环节,主要是证明了语义概率直接对齐集成可以提高LDSO跟踪精度。

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谷歌发布深度学习模型DeepVariant新版本:旨在提高基因组数据精确度

使用多少基因组序列……这些差异导致测序数据类型繁多。...相对地,利用DeepVariant,我们可以提高新数据类型精确度,方法在训练过程中加入代表性数据,这样也不会对整体表现造成负面影响。 识别变体真值 深度学习模型依赖用于培训和评估高质量数据。...使用GIAB标准基因组好处,它们真实序列已知(至少在目前可能范围内)。...通过使用HG001中复制品和不同数据类型,我们可以得到无数训练实例,可用于帮助DeepVariant学习如何精确将不同数据类型进行分类,甚至推广到前所未有的数据类型中。...然而PCR可能会带来偏差和错误,而基于PCR(或PCR-free)DNA制备方法也越来越普遍。

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轻量级实时三维激光雷达SLAM,面向大规模城市环境自动驾驶

RANSAC通过观测数据随机样本估计模型参数。射线地面滤波算法计算同一角度上点半径变化以获取地面点。然而,上述算法从整个点云中随机选择点,导致运行时间缓慢和分割错误。...扫描前后信息引入了“旋转不变性”描述子,以快速检测不同方向上发生循环。然后,使用ICP将当前与候选进行匹配,以获得两之间分数。如图6所示,如果分数小于预设阈值,则在两中发生循环。...数据从包括城市、农村和公路在内大型复杂场景中收集。选择提供地面真实值序列00-10来评估算法。11个序列中有23201和22km轨道长度。...图7显示了我们算法、FLOAM和地面真值在11个序列三种轨迹比较。红色实线我们算法轨迹,蓝色实线FLOAM里程表轨迹,绿色虚线GPS/INS地面真值。...所提出算法在MVSECD[16]数据集MVSECD上进行了测试,其中LiDAR水平和垂直分辨率与KITTI不同。如图12所示,蓝色实线我们算法轨迹,红线地面真值

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Ground-VIO:在线标定相机-地面参数单目视觉惯性里程计

开源了地面特征处理模块和测试数据序列。 主要内容 相机-地面几何模型 首先介绍了在所提出系统中使用相机-地面几何模型。...如果锚定和目标相同,则残差可以表示为 如果参考和目标不同,则残差可以表示为 其中,第i锚定,第j目标,pc_fj指(14)式中结果。...复杂路况两种典型情况,(a) 由路面不平和车辆动力引起姿态振动, (b) 路面坡度变化。 如果仔细考虑这些问题,它们会导致系统出现系统性误差并影响系统性能。...其次,我们检查由VIO估计地标深度与地面真值C-G参数之间一致性,以分析模型准确性。具体而言,使用地面真值C-G参数和估计地标深度计算单摄像机-地面几何约束(15)残差。...该数据序列位于高速公路上,车速适中/较高。视野中建筑物较远,周围对象(建筑物、护栏和灌木)纹理大多重复。 我们使用两个高速公路数据序列Seq. R-E和Seq.

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数据分析】数据缺失影响模型效果?时候需要missingno工具包来帮你了!

然而,在现实世界中,数据混乱!它可能有错误值、不正确标签,并且可能会丢失部分内容。 丢失数据可能处理真实数据集时最常见问题之一。...如果丢失数据数据非NaN表示,那么应该使用np.NaN将其转换为NaN,如下所示。...missingno库可以使用pip命令安装: pip install missingno 数据集 在本教程中,我们将使用 Xeek and FORCE 2020举办机器学习竞赛中公开可用数据一个子集...其他列(如WELL、DEPTH_MD和GR)完整,并且具有最大值数。 矩阵图 如果使用深度相关数据或时间序列数据,矩阵图一个很好工具。它为每一列提供颜色填充。...这可以通过使用missingno库和一系列可视化来实现,以了解有多少缺失数据存在、发生在哪里,以及不同数据列之间缺失值发生如何关联

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基于深度学习单目深度估计综述

由于缺乏有效几何解,如何从单个图像中获取密集深度图仍然一个重大挑战。 基于传感器方法:利用深度传感器,如RGBD相机和LIDAR,可以直接获得相应图像深度信息。...与用激光雷达采集地面真实情况KITTI数据集不同,NYU Depth数据集通过RGB-D摄像机获取场景单目视频序列和地面的深度真值。它是有监督单目深度估计常用基准和主要训练数据集。...我们从训练数据、监督信号和贡献等方面对现有的方法进行了总结,并收集了在KITTI数据集上评价无监督和半监督算法定量结果。...对抗式学习深度估计框架如图所示。 ? B 无监督单目深度估计 在无监督方法训练过程中,将几何约束作为监督信号,而不是使用代价昂贵背景真值。...无监督方法基本模型:无监督方法由单眼图像序列训练,几何约束建立在相邻之间投影上 ? 左边无监督方法中视图重建图像变换过程 右边无监督单目深度估计方法一般框架。

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使用TensorFlow和深度混合学习进行时间序列预测

在本文中,我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据,以及它是否与图像数据一样有效。 在这篇文章中,使用Kaggle太阳黑子数据。...我们可以把时间序列预测看作一个有序机器学习回归问题,把时间序列数据转换成一组特征值和相应真值或目标值。...为了简单起见,在这篇文章中涉及选择这些值问题。...从第一张图可以看出,预测值与实际值季节变化规律和趋势相似的,但峰值没有实际值高。同时,由于时间序列预测应该是区间预测而不是单点估计,我们将使用错误率来形成置信区间或置信带。...但如果你想知道如何提高结果,有以下建议: 更改窗口大小(增加或减少) 使用更多训练数据(以解决过拟合问题) 使用更多模型层或隐藏单元 使用不同损失函数和学习速率 我们看到损失曲线不是平滑

1.1K20

ORB-SLAM——a Versatile and Accurate Monocular SLAM System)

大家好,又见面了,你们朋友全栈君。...然后,我们检索图像识别数据库,丢掉那些分值低于Smin关键。这和DBoW2中均值化分值操作类似,可以获得好鲁棒性,DBoW2中计算前一图像,而我们使用covisibility信息。...如果不需要插入新关键,局部BA优化则会执行大量已经设置迭代程序。 表2显示了6个闭合回路结果。可以看到回环检测如何亚线性地随关键帧数量增多而增加。...B、基于TUM RGB-D标准库定位精度 TUM RGB-D数据集[38]一个用于估计摄像头定位精度优秀数据库,它提供了许多图像序列,还包括外部运动捕捉系统提供对应轨迹真值。...表3 对我们选择16个图像序列运行5次中间结果。 TUM RGB-D数据集[38]一个用于估计摄像头定位精度优秀数据库,它提供了许多图像序列,还包括外部运动捕捉系统提供对应轨迹真值

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Netflix媒体数据库:媒体时间线数据模型

如何设计高效视频数据库,NetflixNMDB给出了答案。本文系列文章第二篇,感谢Hulu小伙伴们技术审校。...选择JSON作为我们序列化格式,可以使用任何这些可伸缩文档数据库来索引媒体文档实例。值得一提,对事件级时间间隔信息以及区域级空间信息索引提供了开箱即用时空查询能力。...以下示例显示了一个完整媒体文档实例,该实例通过图3所示视频序列时间轴表示人脸检测元数据。所讨论视频序列高清视频序列(1920x1080空间分辨率),帧率为23.976每秒。...提交给NMDB特定类型所有媒体文档实例都会被为该类型定义模式进行验证。如果媒体文档实例不符合验证规则,则会被拒绝。更具体地说,我们决定使用JSON Schema语法子集来表达我们验证规则。...然后,可以对该属性进行范围查询(具体来说,我们已经仔细选择了JSON模式子集,以确保没有元素可以具有不明确定义或允许兼容解释,即,每个对象都被指定为其原始类型,包括字符串,布尔值,数字和整数)。

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基于图像三维物体重建:在深度学习时代最新技术和趋势综述之性能比较和未来研究方向

IoU测量预测形状体积与真实体积交集与两个体积并集比率,即 ? 其中I(·)指示函数,V~i第三个体素预测值,Vi基本真值阈值。IoU值越高,重建效果越好,这一指标适用于体积重建。...大多数最新论文将数据集分成三个子集进行训练、验证和测试,例如ShapeNet或Pix3D,然后测试子集性能。但是,还不清楚这些方法如何在完全不可见对象/图像类别上执行。...大多数最先进技术处理包含单个对象图像。然而,在野生图像中,包含不同类别的多个对象。以前工作采用检测,然后在感兴趣区域内重建。 然而,这些任务相互关联如果共同解决,可以从中受益。...一缺乏多目标重建训练数据。其次,设计合适CNN结构、损失函数和学习方法是非常重要,特别是对于没有3D监督训练方法。这些方法通常使用基于轮廓损失函数,需要精确对象级分割。 (7)3D视频。...一方面,序列可用性可以改善重建,因为可以利用后续中可用附加信息来消除歧义并细化当前重建。另一方面,重建图像在间应该平滑一致。 (8)走向全三维场景解析。

1.7K20

技术解码 | 基于深度学习视频色彩增强

Distort-and-Recover算法将专家对图片进行ps调整色彩过程分解为包括亮度、对比度、饱和度调整动作序列,最终目的生成一组对色彩增强操作序列使得调整后图像色彩与专家调色后色彩接近...两种算法将色彩增强动作序列看做一个马尔科夫决策过程,通过强化学习来预测每一步要选取哪一种操作和操作调整幅度来进行色彩操作,但是训练非常难收敛,而且实际使用时模型stop位置不稳定,视频色彩会跳变。...在算法部署层面,为了使算法更稳定,避免视频跳色现象发生,我们做了两个处理:一方面对模型计算出来增强参数进行阈值处理,使得增强参数超过一个固定范围,这样做可以针对不同应用场景调整使用不同变化范围...另一方面对视频进行场景切分,对同一场景下视频采用同一组增强参数,避免间颜色波动出现肉眼可见跳变,而且同一场景只需要用网络做一次回归推断,大大降低了视频应用上计算量。...虽然整个方案在使用全GPU进行推理情况下能对高清视频达到实时应用,为了扩大整个算法收益,还需要针对CPU对算法进行优化,尤其得到增强参数后图像增强处理部分,每一都要进行计算,整个计算量会受图像大小影响

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CVPR 2023 | CAVSR:压缩感知视频超分辨率

Jia,Xin Tao,Huchuan Lu, Yu-Wing Tai 链接:https://github.com/aprBlue/CAVSR 内容整理:王妍 引言 视频超分辨率(VSR)旨在利用低分辨率互补时间信息来恢复高分辨率序列...该方法使用基于排序损失进行监督,并使用计算得到压缩表示来调制基本 VSR 模型。 在时空信息融合过程中充分挖掘压缩视频自带数据,增强基于 RNN 双向 VSR 模型功能。...具体来说,视频对在压缩方面有两种准备方式。一个子集由具有相同 CRF 但类型不同对组成,另一个子集由具有相同类型但 CRF 不同对组成。...压缩编码器从前一个子集中学习不同类型压缩水平,从后一个子集中学习区分不同 CRF 压缩级别。 图2 压缩编码器模块 网络包括两个输入支路,即类型支路和内容支路。...,ξ 取 0.5,根据对所在子集选择 Qf 或 Qc。

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CVPR 2018 | Spotlight论文:单摄像头数秒构建3D人体模型

获取这种模型一种方法使用昂贵主动式扫描仪。但是这种扫描仪尺寸和成本妨碍了它们在消费级应用软件中使用。或者,可以使用来自一组密集静态身体姿势图像多视角被动重建 [22, 46]。...在多个 3D 数据集上研究结果表明本论文提出方法可以重建 3D 人类形状,准确率高达 4.5 mm(比真值姿势 3.1 mm 稍高一些),尽管单目视频很模糊。...给出精炼形态,我们可以计算纹理图。本文方法依赖于图像前景分割。因此,研究者使用了 [9] 中基于 CNN 视频分割方法,并对每个序列用 3-4 个手工分割图像进行训练。...这种方式可以让我们在单个模型上对多个进行有效优化。 ? 图 6:在 BUFF 和 D-FAUST 数据图像序列结果。...右边展示了在 BUFF 数据结果(a) 真值扫描;(b) 真实姿态一致外观;(c)一致外观。 ?

1.3K90

easyVMAF:在自然环境下运行VMAF

我们宁愿保留未修改reference,只对失真的视频应用filter。 ? 起始匹配 有时,参考视频可能会从与失真序列不同开始。...“起始”中这种匹配将导致两个序列之间偏移,并导致错误VMAF scores。 为了正确计算VMAF分数,我们需要同步对齐参考视频和失真视频前几。...一种方法修剪未对齐视频序列,直到实现同步为止。 我们可以使用FFmpeg修剪过滤器(filter)对视频进行修剪,并确保输出将包含输入连续子集。...但是首先,我们需要确定在参考视频序列和失真视频序列中都匹配子集起点和持续时间。这里挑战找到我们应该传递给微调滤波器正确起点。...因此,畸变序列第7(距其开始0.2秒)与参考序列第1匹配。 有了这些信息,我们就可以通过调整序列使用FFmpeg计算VMAF。

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一个通用多相机视觉SLAM框架设计和评估

如果epipolar line没有穿过另一个相机图像平面,我们就知道这个相机对没有重叠,这个计算只在初始化时执行一次,然后在执行SLAM框架时一直使用。...如果在上一个关键地图点wPi和当前观测zk之间找到足够3D-2D匹配,我们使用方程(3)计算zk Plucker 坐标[qk qk0],并通过广义 PnP求解一组约束条件来估计当前绝对姿态...在室外序列使用 GPS 作为真值,室内序列地面真值采用精度高达毫米级 Optitrack 设置获取,在无法使用 Optitrack 时,使用视觉标签进行地面真值和漂移计算,数据详细信息,包括位置...2)鲁棒性:除了测量准确性之外,还研究了不同相机配置下跟踪鲁棒性,为此仔细研究了Curry center序列多次SLAM运行,该序列一个具有大量动态内容大型数据集(597m),如图6所示。...图6:Curry center序列估计轨迹,该序列包含具有重度动态内容室外数据,星号表示轨迹估计最终位置,使用重叠相机配置,随着相机数量增加,SLAM估计精度增加,最终位置累积漂移表明了这一点

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如何用AI实现视频防抖?还是无需裁剪画面的那种 | 谷歌&台湾大学

不过,目前智能手机在面对复杂抖动时,主要是通过电子防抖(EIS)方式来实现画面的稳定。 也就是说,需要对画面的边界进行裁剪,通过“后期处理”,实现画面的稳定: ?...那么,这只AI具体如何做到防抖? 方法原理 该方法核心思想,融合视频中多个相邻信息,来呈现无需裁剪完整稳定视频。...最后,通过使用生成图像加权平均,来产生最终输出。 ? 实验结果 研究人员在NUS数据集和自拍视频数据集上验证了该方法。 ?...△标红为最佳结果 在上表中,DIFRINT方法同样无需裁剪方法。虽然该方法在失真值(distortion value)上略优于本文方法,但如下图所示,DIFRINT结果中有明显局部失真。...总体而言,本文提出方法优于此前SOTA方法。 不过,论文也谈到了该方法局限性,比如对卷帘式快门无效;如果视频间亮度变化很大,会导致明显接缝;预处理阶段平滑方法可能会导致失真等。 ?

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一个开源小项目,如何使用「分类网络」实现排球追踪

首先,基于排球视频数据集数量稀少,有了真值标注数据集更是少之又少,如何搜索合适数据一个不好处理问题。...可是视频数据很重要,一个好数据集对最终表现有很大影响。经过仔细评估,最终选择了一个开源排球数据集。选择原因清晰度较高,拍摄时长恰好,但是该数据集没有可供使用真值。...所以如果有办法能把图像中较高点物体所在位置拿到(比如一些封装好轮廓),自然就得到了真值。为了实现这一方法,用了基于自适应混合高斯背景建模背景减除法(MOG)。 接下来提出一个合理解决方案。...(预测是否为排球) 对属于排球按照先后时间标记,依次生成追踪结果,用绿色圈标记 首先是生成真值数据,具体实现相对复杂。...04 结果展示 05 总结 在这篇文章简单介绍了如何使用分类方法去做一个追踪器。

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