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清华大学&英伟达最新|Occ3D:通用全面的大规模3D Occupancy预测基准

自动驾驶感知需要对3D几何和语义进行建模。现有的方法通常侧重于估计3D边界框,忽略了更精细的几何细节,难以处理一般的、词汇表外的目标。为了克服这些限制,本文引入了一种新的3D占用预测任务,旨在从多视图图像中估计目标的详细占用和语义。为了促进这项任务,作者开发了一个标签生成pipeline,为给定场景生成密集的、可感知的标签。该pipeline包括点云聚合、点标签和遮挡处理。作者基于Waymo开放数据集和nuScenes数据集构造了两个基准,从而产生了Occ3D Waymo和Occ3D nuScene基准。最后,作者提出了一个模型,称为“粗略到精细占用”(CTF-Occ)网络。这证明了在3D占用预测任务中的优越性能。这种方法以粗略到精细的方式解决了对更精细的几何理解的需求。

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ECCV 2022 | VisDB:基于学习的密集人体鲁棒估计

从单目图像估计 3D 人体姿势和形状是动作重定向、虚拟化身和人类动作识别等各种应用的关键任务。这是一个具有根本挑战性的问题,因为深度模糊和人类外表的复杂性会随着关节、衣服、照明、视角和遮挡而变化。为了通过紧凑的参数表示复杂的 3D 人体,诸如 SMPL 之类的基于模型的方法已在社区中得到广泛使用。然而,SMPL 参数以整体方式表示人体,导致通过直接它们的参数无法灵活适应真实世界图像。更重要的是,当人体在图像中不完全可见时,基于回归的方法往往会失败,例如,被遮挡或在框架外。在这项工作中,作者的目标是学习与输入图像并且对部分身体情况具有鲁棒性的人体估计。

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用于大规模视觉定位的直接2D-3D匹配(IROS 2021)

摘要:估计图像相对于 3D 场景模型的 6 自由度相机位姿,称为视觉定位,是许多计算机视觉和机器人任务中的一个基本问题。在各种视觉定位方法中,直接 2D-3D 匹配方法由于其计算效率高,已成为许多实际应用的首选方法。在大规模场景中使用直接 2D-3D 匹配方法时,可以使用词汇树来加速匹配过程,但这也会引起量化伪像,从而导致内点率降低,进而降低了定位精度。为此,本文提出了两种简单有效的机制,即基于可见性的召回和基于空间的召回,以恢复由量化伪像引起的丢失匹配。从而可以在不增加太多的计算时间情况下,大幅提高定位精度和成功率。长期视觉定位 benchmarks 的实验结果,证明了我们的方法与SOTA相比的有效性。

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搜索引擎优化指南:SEO关键字、长尾关键字、短尾关键字以及反向链接

SEO 代表“搜索引擎优化”。它是一种数字营销策略,旨在提高网站或网页在搜索引擎未付费结果中的在线可见性。通常,网站在搜索结果页面中排名越高,或在搜索结果列表中显示的频率越高,它将从搜索引擎用户那里获得的访问者就越多。SEO 策略可以针对各种类型的搜索,例如图像搜索、本地搜索、视频搜索、学术搜索、新闻搜索和特定行业的垂直搜索引擎。它包括一系列活动,例如关键字研究和优化、链接建设和内容创建,旨在使网站更吸引搜索引擎。除了帮助提高可见性之外,SEO 还可以帮助改善网站的用户体验和可用性。

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斯坦福AI实验室又一力作:深度学习还能进一步扩展 | CVPR2016最佳学生论文详解

结构递归神经网络: 时空领域图像中的深度学习 联合编译:陈圳、章敏、李尊 摘要 虽然相当适合用来进行序列建模,但深度递归神经网络体系结构缺乏直观的高阶时空架构。计算机视觉领域的许多问题都固有存在高阶架构,所以我们思考从这方面进行提高。在解决现实世界中的高阶直觉计算方面,时空领域图像是一个相当流行的工具。在本文中,我们提出了一种结合高阶时空图像和递归神经网络的方法。我们开发了一种可随意扩展时空图像的办法,这是一种正反馈、差异化高、可同步训练的RNN混合网络。这种方法是通用的,通过一系列设定好的步骤可以将任意时

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2017 SEM(搜索引擎营销)增长技巧:利用竞争性数据获得巨量付费搜索增长

译者:陈明艳 审校:王楠楠 本文长度约为2300字,建议阅读8分钟。 想要改善付费搜索广告?被忽视的竞争性数据也能做到! 如何使用竞争性数据改善付费搜索广告呢?专栏作家Lori Weiman在她的SEM增长技巧系列文章中的第二部分解释了竞争性广告监测如何帮助营销人员做出更明智的战略决策。 欢迎来到为营销人员提供的付费搜索广告增长技巧的系列文章,该系列包括8个部分的文章。我从上月开始该系列的写作,关注在付费搜索领域的品牌保护如何成为营销人员更好地驱动广告收益的一种快捷方式。 今天,我将重点介绍一种SEM增长

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