原创 Co-Fusion:物體級別的語義SLAM

點擊上方“3D視覺工坊”,選擇“星標”乾貨第一時間送達作者:robot Lhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/137100522本文僅做學術分享,如有侵權,請聯繫刪除。‍主要內容物體級別的語義SLAM。維護一個背景

原创 提高 Github 下載速度的方法「100% 有效」可達到 2MB/s

點擊上方“3D視覺工坊”,選擇“星標”乾貨第一時間送達整理:公衆號@深度學習專欄 本文僅做學術分享,如有侵權,請聯繫刪除。因爲大家都知道的原因,在國內從github上面下載代碼的速度峯值通常都是20kB/s。這種速度對於那些小項目還好,

原创 Neural-RGBD: 從單目視頻序列中估計深度及其不確定度

點擊上方“3D視覺工坊”,選擇“星標”乾貨第一時間送達作者:路癡走不出戶部巷 | 來源:知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/111192056本文僅做學術分享,如有侵權,請聯繫刪除。論文地址:arxiv.org

原创 CVPR2020 best paper:對稱可變形三維物體的無監督學習

點擊上方“3D視覺工坊”,選擇“星標”乾貨第一時間送達代碼地址:https://github.com/elliottwu/unsup3d項目地址:https://elliottwu.com/projects/unsup3d/測試地址:h

原创 最高獎金5萬|帶打目標檢測大賽!還給匹配神助攻隊友!

如果你現在面臨畢業,準備找AI算法崗位的工作,我想你可能發現了,在今年的招聘又是求職人數遠超招聘崗位,到底如何才能讓自己更有優勢?我有一位經常招聘的HR朋友說,他看簡歷,首先看有沒有發過頂會Paper,或者是否在重要的AI大賽上面拿過T

原创 CVPR 2020 oral 首次提出VPSnet用於分割界新問題-視頻全景分割

點擊上方“3D視覺工坊”,選擇“星標”乾貨第一時間送達論文題目:Video Panoptic Segmentation論文下載:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/

原创 CVPR 2020 論文大盤點-全景分割與視頻目標分割篇

點擊上方“3D視覺工坊”,選擇“星標”乾貨第一時間送達今天的內容關注於全景分割(Panoptic Segmentation)和視頻目標分割(Video Object Segmentation,VOS)。什麼是全景分割?全景分割即同時實現

原创 三維目標識別算法綜述

點擊上方“3D視覺工坊”,選擇“星標”乾貨第一時間送達目前三維點雲數據的獲取方法相對快捷,同時三維點雲數據的採集不受光照影響,也規避了二維圖像遇到的光照、姿態等問題,因此基於點雲數據的三維物體識別也引起了人們的重視。三維點雲物體識別方法

原创 BidNet:無視差估計的雙目圖像去霧(CVPR2020)

點擊上方“3D視覺工坊”,選擇“星標”乾貨第一時間送達作者:陳翔https://zhuanlan.zhihu.com/p/148344528本文僅做學術分享,如有侵權,請聯繫刪除。論文下載地址:http://openaccess.the

原创 基於三維模型的目標識別和分割在雜亂的場景中的應用

點擊上方“3D視覺工坊”,選擇“星標”乾貨第一時間送達在雜波和遮擋情況下,對自由形式物體的識別及分割是一項具有挑戰性的任務。本文提出了一種新的基於三維模型的算法,該算法可以有效地執行該任務,對象的三維模型是從其多個無序範圍圖像離線自動構

原创 P2B: Point-to-Box Network 點雲目標跟蹤(CVPR 2020)

點擊上方“3D視覺工坊”,選擇“星標”乾貨第一時間送達作者: 不知道叫什麼好https://zhuanlan.zhihu.com/p/146512901本文僅做學術分享,如有侵權,請聯繫刪除。點雲裏面的目標跟蹤(Object Track

原创 VINS-Mono:一種魯棒且通用的單目視覺慣性系統

點擊上方“3D視覺工坊”,選擇“星標”乾貨第一時間送達Part 1. 基本信息本文提出了一種基於緊耦合滑動窗口非線性優化方法的單目視覺-慣性系統,來自港科大沈老師實驗室。這篇論文的亮點包括提出了效果最佳的IMU預積分理論、估計器初始化機

原创 「雲畢業照」刷爆朋友圈!AI人臉融合技術誰家強?

點擊上方“3D視覺工坊”,選擇“星標”乾貨第一時間送達2020,特殊的畢業季,需要特殊的紀念。之前看過日本東京的BBT大學使用的「Newme」機器人代替學生參加畢業典禮,就問能不能來點兒陽間的東西?AI纔有的儀式感:大家一起雲畢業!沒有

原创 基於圖像的三維物體重建:在深度學習時代的最新技術和趨勢綜述之三維曲面解碼...

點擊上方“3D視覺工坊”,選擇“星標”乾貨第一時間送達1.三維曲面解碼基於體積表示的方法在計算上非常浪費,因爲信息只在三維形狀的表面或其附近豐富。直接處理曲面時的主要挑戰是,網格或點雲等常見表示沒有規則的結構,因此,它們不容易適應深度學

原创 VSLAM中的特徵點三角化

點擊上方“3D視覺工坊”,選擇“星標”乾貨第一時間送達作者:紫薯蘿蔔https://zhuanlan.zhihu.com/p/103694374本文僅做學術分享,如有侵權,請聯繫刪除。特徵點三角化(Triangulation)是VSLA