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BAD SLAM | 直接法实时BA+RGBD基准数据集(CVPR2019)

本文解读的论文为发表于CVPR 2019的 "Schops, Thomas, Torsten Sattler, and Marc Pollefeys. Bad ...

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基于RGB-D相机的机械臂无序抓取系统

利用奥比中光科技集团股份有限公司提供的Zora P1开发板、 RGBD相机,以及深圳大学物理与光电工程学院智能光测研究院提供的川崎机器人(6轴)开发出了一款RG...

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个人如何更高效地学习3D视觉?

很多粉丝在公众号后台留言,不知如何入门3D视觉、3D领域的主线是什么,一些难点该如何解决,有哪些方法,导师新开的3D视觉方向无人指导等等。这些痛点,工坊的许多童...

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一文览尽LiDAR点云目标检测方法

自动驾驶中的激光雷达点云如何做特征表达,将基于Lidar的目标检测方法分成了4类,即:基于BEV的目标检测方法,基于camera/range view的目标检测...

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​基于点线特征的激光雷达+单目视觉里程计

标题:Lidar-Monocular Visual Odometry using Point and Line Features

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AAAI2021论文:一个高性能3-D目标两步检测法Voxel R-CNN

AAAI2021录取论文 “Voxel R-CNN: Towards High Performance Voxel-based 3D Object Detect...

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CVPR 2021评审出炉,得分惨不忍睹,面对奇葩评审该如何反击?

1月18日,CVPR 2021的评审结果出炉,那么同学们的评审结果如何呢?AI科技评论在社交网络上逛了几圈,基本是一幅哀鸿遍野的景观。可能拿到好分数的都在偷着乐...

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PDAL点云处理库介绍

PDAL是点云数据处理的库。这是一个C/C++开源库,用于点云数据的转换和处理。尽管该库中许多工具的重点和发展都起源于激光雷达点云数据的处理,但它也不限于激光雷...

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3D鸟类重建—数据集、模型以及从单视图恢复形状

动物姿态的自动捕捉正在改变研究神经科学和社会行为的方式。运动携带着重要的社会线索,但是现有的方法不能很好地估计动物的姿态和形状,特别是鸟类,会受到环境中的物体遮...

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MonoRec:无需激光雷达,只需单个相机就可以实现三维场景的稠密重建

标题:MonoRec: Semi-Supervised Dense Reconstruction in Dynamic Environments from a ...

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【开源】港中文多媒体实验室开源目标跟踪工具箱MMTracking

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/341283833

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EF-Net一种适用于双流SOD的有效检测模型(Pattern Recognition)

显著目标检测(SOD)在计算机视觉领域得到了广泛的关注。但面临低质量的深度图,现有模型的检测结果都不是很理想。为了解决这一问题,该文提出了一种新型多模态增强融合...

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高精度轻量级实时语义分割网络:2K视频分割可达24.3GFLOPS和36.5FPS

标题:Segmenting 2K-Videos at 36.5 FPS with 24.3 GFLOPs: Accurate and Lightweight R...

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一文详解ORB-SLAM3中的地图管理

想要理解ORB-SLAM3的地图管理,仅看ORB-SLAM3的论文[3]是不够的,因为很多细节出现在之前的ORB-SLAM1/2[1][2],以及ORB-Atl...

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深度学习行人重识别综述与展望,TPAMI 2021 最新文章

摘要:行人重识别(Person Re-Identification,简称Re-ID),是一种利用计算机视觉技术来检索图像或者视频序列中是否存在特定行人的AI技术...

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激光雷达的地面-非地面分割和pcl_ros实践

来源丨https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/82901295

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融合视频目标检测与单目标、多目标跟踪,港中文开源一体化视频感知平台 MMTracking

新年伊始,香港中文大学多媒体实验室(MMLab)OpenMMLab 又有新动作,发布了一款一体化视频目标感知平台 MMTracking。该框架基于 PyTorc...

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谈一谈我对AI项目落地的看法

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/336671388

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三维重建技术综述

来源丨https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/91897736

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总结 | 2020年TOP 10计算机视觉论文:代码,解读,还有demo视频!

尽管今年世界上发生了这么多事情,我们还是有机会看到很多惊人的研究成果。特别是在人工智能更精确的说是计算机视觉领域。此外,今年还聚焦了许多重要的方面,比如伦理方面...

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