3D世界中的目标不遵循任何特定的方向，基于框的检测器很难枚举所有方向或将轴对齐的边界框匹配到旋转的目标。 在本文中，我们提出用点来表示、检测和跟踪三维物体。...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。...由于3D包围框具有不同的尺寸和方向，基于锚的3D检测器很难将轴向的2D框与3D目标相匹配。...具体来说，我们利用负速度估计将当前帧中的目标中心投影回上一帧，然后通过最近距离匹配将它们与被跟踪的目标进行匹配。 按照SORT，在删除它们之前，我们保持不匹配的跟踪到T = 3帧。...我们用最后已知的速度估计更新每个不匹配的轨迹。 详细跟踪算法图见补充。 CenterPoint将所有热图和回归损失合并到一个共同的目标中，并联合优化它们。
编码器将输入映射到称为特征向量或代码的隐变量x中，使用一系列的卷积和池化操作，然后是全连接层。...解码器也称为生成器，通过使用全连接层或反卷积网络（卷积和上采样操作的序列，也称为上卷积）将特征向量解码为所需输出。前者适用于三维点云等非结构化输出，后者则用于重建体积网格或参数化表面。...，从而有助于重建 前两个条件可以通过使用编码器解决，编码器将输入映射到离散或者连续的隐空间，它可以是平面的或层次的。...将输入图像映射到隐空间的2D编码网络有着与3D ShapeNet相似的网络架构，但使用2D卷积，代表工作有[4],[5],[6],[7],[8],[9],[10]和[11]。...网络架构 基于形变的算法也使用编码器解码器架构。编码器使用连续卷积操作把输入映射到隐空间，解码器通常使用全连接层估计形变域，用球形匹配输入轮廓。
英特尔使用的图像增强网络具有较小的输入尺寸，但还需要考虑 RAD 层和 G-buffer 编码器引入的额外参数。...在渲染每一帧前，顶点必须经过一系列矩阵乘法，以将顶点的的局部坐标映射到世界坐标、相机空间坐标、图像帧坐标。索引缓冲区将顶点捆绑成三个一组以形成三角形。...根据数据集的论文，每张带注释的图像平均需要一个半小时的人工操作来精确指定图像中包含的对象，及其边界和类型。这些细粒度的注释使图像增强器能够将正确的逼真纹理映射到游戏图形上。...此外，相比于其他模型，英特尔的新模型在视觉效果上具有显著优势，例如 CUT 模型生成的画面中存在一些伪影，而英特尔的新模型以较小的图块进行采样，减少了源数据集和目标数据集之间的不匹配，很好地避免了产生伪影的问题...英特尔写实风格的图像增强技术向我们展示了机器学习算法的一个全新应用方向，但在算力、游戏公司准备好，玩家真正接受之前，我们距离看到真正的落地可能还有一段时间。
借助AI工具，不仅可以提高我们工作生活的质量和效率，还可以将我们的一些想法落地，实现我们的一些小愿望~~ 没有绘画基础的小伙伴可以分分钟利用AI作画，没有视频制作基础的小伙伴也可以拍出3D大片！...LeiaPix Converter是一个在线图像处理工具，它可以将2D 图像灵活转变为绚丽的3D 图像。...这款神奇的工具使用的是Leia 独家研发的专用算法，赋予了照片、插画以及艺术作品等2D 图像深度和立体感。 你是不是觉得这么好的工具一定很贵吧，其实不是，它完全免费！...把Midjourney 生成的图片提交给LeiaPix，将2D 图像转变为3D 立体效果的视频。 ５. 一直重复第3 和第4 两个步骤，直到获取所有3D 画面的视频。 ６....图11 自动添加字幕 刚刚添加的音频是不可用的，所以还需要删除，之后可以使用剪映自带的“朗读”功能来朗读字幕。
本文转载自：AI算法修炼营 ? 这是一篇由地平线机器人发表在CVPR2020 Workshop的文章，主要是将Anchor Free的思想应用于3D目标检测领域。...简介 在点云中检测3D目标是自动驾驶最重要的感知任务之一。由于功率和效率的约束，大多数检测系统都在车辆嵌入式系统上运行。开发对嵌入式系统友好的3D目标检测系统是实现自动驾驶的关键步骤。...在本文的实验中，使用PointPillars将整个点云编码成伪图像或鸟瞰图（BEV）中类似图像的特征图。然而，AFDet可以与任何点云编码器一起使用，它可以生成伪图像或类似图像的2D数据。...由于P是选定pillars 的数目，它们在整个检测范围内与原始pillars 不是一一对应的。因此，第三步是将选定的pillars 映射到检测范围内的原始位置。之后，就可以得到一个伪图像。...尽管使用PointPillars 作为点云编码器，但本文的anchor free检测器与生成伪图像或类似图像的2D数据的任何点云编码器兼容。
视频提出了一个基于视频的解决方案（很明显，因为没有要编码的几何体），3D Graphics提出了两个解决方案，一个直接编码3D几何体（G-PCC），另一个是将点云对象投射到固定平面上(V-PCC)。...然后视频编码器可以利用点云几何和属性的时空相关性，最大限度地提高时间相干性和最小距离/角度失真。 3D到2D的映射保证了所有的输入点都被几何和属性图像捕获，这样就可以在不丢失的情况下重建它们。...如果将点云投射到立方体或球体的表面，则对象不保证无损重建，因为自动遮挡(在自动遮挡点未被捕获的情况下)可能产生严重的失真。...图2 从点云到补片 以下步骤提供一个例子，说明编码器是如何运作的(注:编码器的程序并不标准化): 在每个点上估计点云“表面”的法线; 点云的初始聚类是通过将每个点关联到单位立方体的六个有向平面中的一个来实现的...对于3DoF+，编码器的输入和解码器的输出是包含补片的纹理和深度地图集序列，有点类似于V-PCC补片，几何/属性视频数据序列也包含补片。
他们尝试了基于GAN的自动编码器和风格迁移两种特效方法，然后选定了风格迁移。...Facebook研究团队在昨天发布的博客文章中说，GAN自动编码器了虽然在科研环境中表现良好，但是生成的特效没有达到电影制作团队的预期。...把风格迁移用到VR电影中，面临着两大挑战： 一是从技术上看，VR电影是高分辨率的360度立体图像，这样的图像为风格迁移带来了存储和处理时间的限制，而且风格迁移在3D图像上效果如何，也是个未知数； 二是技术团队优化算法的依据不再是某种可量化的指标...最初，他们训练迁移神经网络所用的图像，分辨率只有128×128像素，但是当把这个神经网络应用到VR影片上，发现所处理的图像尺寸非常大。...训练完成后，他们通过将每个目标样式应用于单个帧来生成高分辨率测试图像，然后调整样式效果的强度以创建25个不同的高分辨率输出帧。
谷歌也依靠神经辐射场（NeRFs ）在谷歌地图中将 2D 卫星和街景图像组合成 3D 场景，实现了沉浸式视图。谷歌的 HumanNeRF 还可以从视频中渲染出 3D 人体。...，最终实现了能够生成匹配文本描述的 NeRF。...最大的难点就在于摄像机的位置有很大的限制，对于单个对象，每个可能的、合理的摄像机位置都可以映射到一个圆顶，但在 3D 场景中，摄像机的位置会受到对象和墙壁等障碍物的限制。...，可以预测摄像机的可能位置，并确保输出是 3D 场景架构的有效位置。...-18 作为图像编码器，GAUDI 能够对从随机视点观察给定图像的辐射场进行采样，从而从图像提示中创建 3D 场景。
，生成式的需求很快就扩散到了其他模态中，如图像、音频、视频等，其中大部分都可以采用固定大小的张量进行表示，不过目前仍然没有一种「高效的3D资产表示方式」。...DMTet及其扩展GET3D将一个有纹理的3D mesh表示为一个将坐标映射到颜色、有符号的距离和顶点偏移的函数。 该INR以可微分的方式构建三维三角mesh，然后使用可微分光栅化库进行渲染。...令人惊讶的是，Shap-E和Point-E在以图像为条件时，成功和失败的案例非常相似，也表明对输出表示的非常不同的选择仍然可以导致类似的模型行为。...如上图编码器架构所示，给编码器提供点云和三维资产的渲染视图，输出多层感知器（MLP）的参数，将资产表示为一个隐式函数。...研究人员发现两个模型的失败案例都比较类似，表明训练数据、模型结构和条件图像对所产生的样本的影响要大于所选择的表示空间。 不过仍然观察到两个图像条件模型之间的一些质量上的差异。
解决方案使用机器学习从视频帧计算手的21个3D关键点。深度以灰度显示。...检测手是一项非常复杂的任务：模型必须在各种手部尺寸上工作，相对于图像框架具有大范围跨度（~20x），并且能够检测被遮挡和自闭合的手。...其次，编码器 - 解码器特征提取器用于更大的场景上下文感知，即使对于小物体（类似于RetinaNet）方法）。最后将训练期间的局部损失降至最低，以支持由于高度变化导致的大量锚点。...Mediapipe附带了一组可扩展的计算器，可以解决各种设备和平台上的模型推理，媒体处理算法和数据转换等任务。单独的计算器，如裁剪，渲染和神经网络计算，可以专门在GPU上执行。...通过从当前帧中的计算的手部关键点推断后续视频帧中的手部位置来实现这一点，从而消除了在每个帧上运行手掌检测器的需要。
然而，据作者介绍，目前还没有将风格转换应用于立体图像或视频的技术。在这篇论文中，作者通过首次提出立体神经风格转换算法来应对这种新兴 3D 内容的需求。...该新视差子网络具有两个优点： 1 ) 与使用缓慢全局优化技术的一些最先进的立体匹配算法 [ 33，22 ] 相比，它能够实现实时处理； 2 ) 它是第一个同时估计双向视差和遮挡掩模的端到端网络，而其它方法...实验结果表明，该方法无论在数量上还是在质量上都优于这个领域中的基准结果。总体而言，本文主要贡献由以下四部分组成： 通过将新的视差一致约束结合到原始的风格损失函数中，本文提出了第一个立体风格转换算法。...该架构基本上类似图像自动编码器，它由若干个指定步幅的卷积层 (将图像编码到特征空间中)、五个残差模块和少数指定步幅的卷积层 (将特征解码为图像) 组成。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1802.10591 摘要：本文首次尝试实现立体神经风格转换，以应对 3D 电影或 AR/VR 的新需求。
本文提出一种直观而有效的自监督方法来训练 3D 形状变分自动编码器 (VAE)，方法可以分离身份特征的潜在表示。...为了改善输出图像上 360 度图像的属性，还提出WS 感知损失和循环推理。方法在定性和定量上都优于最先进的 (SOTA) 方法。此外，提出一个思路将结果用于 3DCG 场景的照明和背景。...首先，FlexIT 将输入图像和文本组合映射到CLIP 多模态嵌入空间中；通过自动编码器的潜在空间，将输入图像迭代地变换到目标点，通过各种正则化项确保连贯性和质量。...联合优化 (1) π-GAN 目标以利用其高保真 3D 感知生成和 (2) 精心设计的重建目标。后者包括一个与 π-GAN 生成器耦合的编码器，以形成一个自动编码器。...受经典 Congealing 方法的启发，GANgealing 算法训练空间转换器，将随机样本从在未对齐数据上训练的 GAN 映射到常见的联合学习目标模式。
Sora 的视频压缩网络（或视觉编码器）旨在降低输入数据（尤其是原始视频）的维度，并输出在时间和空间上压缩过的潜在表示，如图 7 所示。...然而，如果不像技术报告中对视频和图像调整大小和裁剪，那么 VAE 将任何大小的视觉数据映射到统一且固定大小的潜在空间挑战巨大。...由于视频的时空特性，在视频领域应用 DiT 所面临的主要挑战是：i) 如何将视频从空间和时间上压缩到潜在空间，以实现高效去噪；ii) 如何将压缩潜在空间转换为 patch，并将其输入 Transformer...该图像描述器包含一个图像编码器、一个用于提取语言信息的单模态文本编码器和一个多模态文本解码器。它首先在单模态图像和文本嵌入之间采用对比损失，然后对多模态解码器的输出采用描述损失。...这种图像描述改进方法带来了一个潜在问题：实际用户提示与训练数据中的描述性图像描述不匹配。DALL・E 3 通过上采样解决了这一问题，即使用 LLM 将简短的用户提示改写成详细而冗长的说明。
除了上述的3D点云分割方法，点云的分割也可结合2D图像进行。先在2D图像上应用边缘提取、深度学习等算法，然后再对点云进行分割。...4.6 三维匹配 三维匹配（3D matching）算法的功能是在搜索数据中找到目标物体并确定它的3D位姿，其中，搜索数据可以是3D点云或2D图像。...Ensenso通过计算左相机矫正图像上各像素点的空间3D坐标，生成一幅3D点云图像。...因而，Ensenso所拍摄的3D点云图像（有三个通道，其像素值分别代表X，Y，Z坐标）上各点的像素值与左相机矫正图像上同一位置的像素值是一一对应的，可通过分割左相机矫正图像来实现纸盒表面3D点云的分割。...最后，将处理结果按照表面中心高度、姿态方向和表面尺寸进行综合排序，输出到机器人抓取路径规划程序当中。路径规划程序根据视觉输出的结果引导机器人运动并控制夹具动作。
利用传统视频编解码器对点云进行编码需要将输入点云映射到常规2D网格。目标是找到时间上一致的低失真内射映射，其将3D点云的每个点分配给2D网格的单元。...简单地将点云投影在立方体的面上或球体上并不能保证由于自动遮挡而导致的无损重建（即，不捕获自动遮挡点），并且在实践中产生显着的扭曲。...打包过程旨在将提取的Patch映射到2D网格上，同时尝试最小化未使用的空间并保证网格的每个TⅹT块（例如，16ⅹ16块）与唯一的Patch相关联。...“最新一代移动电话已经包括可以作为多个实例运行的视频编码器/解码器以及功能强大的多核CPU，允许在可用设备上实现首批V-PCC。...由于V-PCC规范利用现有的视频编解码器，V-PCC编码器的实现将大大受益于视频编码器的现有知识和实现（硬件和软件）。”Ralf Schaefer说。
姿态编码器对相机姿态进行处理以产生可以与图像向量相匹配的潜在表示，每个候选姿态都会有一个基于到相机姿态的距离的分数。高分提供了用于选择新候选者的粗略定位先验。...姿态编码器： 姿态候选通过一个神经网络处理，输出潜在向量，这种隐式表示学习到了给定场景中的相机视点与图像编码器提供的特征向量之间的对应关系。...姿态平均： 最终的相机姿态估计是256个得分较高的候选姿态的加权平均值，与直接选择得分最高的姿态相比，它具有更好的效果。使用分数作为加权系数，并实现3D旋转平均。...将ImPosing与检索进行比较，使用了NetVLAD和GeM，使用全尺寸图像来计算全局图像描述符，然后使用余弦相似度进行特征比较，然后对前20个数据库图像的姿态进行姿态平均。...提出的方法可以在许多方面进行改进，包括探索更好的姿态编码器架构；找到一种隐式表示3D模型的方法，将隐式地图表示扩展到局部特征，而不是全局图像特征。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
反卷积（转置卷积） 对于很多生成模型（如GAN中的生成器、自动编码器（Autoencoder）、语义分割等模型）。...我们通常希望进行与正常卷积相反的装换，即我们希望执行上采样，比如自动编码器或者语义分割。（对于语义分割，首先用编码器提取特征图，然后用解码器回复原始图像大小，这样来分类原始图像的每个像素。）...实现上采样的传统方法是应用插值方案或人工创建规则。而神经网络等现代架构则倾向于让网络自己自动学习合适的变换，无需人类干预。为了做到这一点，我们可以使用转置卷积。...值得一提的是，可以通过各种填充和步长，我们可以将同样的输入映射到不同的图像尺寸。...结果转置卷积操作，小尺寸的输入映射到较大尺寸的输出（体现在长和宽维度）。 在（a）中，步长为1，卷积核为。如红色部分所展示，输入第一个像素映射到输出上第一个和第二个像素。
θ和φ表示观察点时的方位角和仰角。Δθ和Δφ分别是连续光束发射器之间的平均水平和垂直角分辨率。投影点图类似于圆柱图像。...输入到系统的数据是3D-LIDAR获得的点云，其被变换为致密深度图（DM）。 解决方案首先删除地面点，然后进行点云分割。然后，将分割的障碍物（目标假设）投射到DM上。...这个想法是扩展YOLO v2的损失函数成为一个将偏航角、笛卡尔坐标系的3D框中心和框高度包括在内的直接回归问题。 这种公式可实现实时性能，对自动驾驶至关重要。...第1步的子网络，不是从RGB图像生成提议或将点云投射到鸟瞰图或体素，而是通过分割点云直接从点云中生成少量高质量的3D提议，整个场景分为前景和背景。...它在62Hz下运行时实现了这种检测性能，更快的版本与105 Hz速度的现有技术相匹配。 如图是网络概述。
2.1 3D Representation 图像和视频具有固有的自然表示形式，特点在于标准网格上的像素。另一方面，3D几何并没有这种有序的网格结构。...多头自注意力子层捕捉解码器中不同元素之间的关系，而多头交叉注意力子层通过将编码器的输出作为键和值，在编码器的输出上执行注意力。前馈网络通过多层感知机转换每个输入元素的特征。...Wu等人[67]引入了质心注意力，其中自注意力将输入中的信息映射到较小的输出。在训练期间，优化软K-means聚类目标函数。质心注意力然后将输入序列转换为质心集合。...3D医学图像分割。UNETR [43] 将输入的3D体积分成一系列均匀的非重叠 Patch ，并使用线性层将它们投射到嵌入空间。...然后使用CNN解码器将这些特征上采样到原始分辨率。 [102]中，T-AutoML提出了一种自动搜索算法，用于找到最佳的神经网络架构、超参数和增强方法，用于3D CT图像中的病变分割。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
