使用3D卷积神经网络进行次优视图回归 / 开普饭

向大家安利一篇CVPR 2020的论文 HOPE-Net: A Graph-based Model for Hand-Object Pose Estimation,基于自适应图卷积技术,作者提出了一种 ...

文章:3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey 作者:Rui Qian, Xin Lai, and Xirong Li 编译:点云PCL ...

在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中,在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的.因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象,在感知系统中,将图像或者点云数据预处理成单 ...

19 号,第 32 届 CAV (Computer Aided Verification)会议正式于线上举行,会议致力于硬件和软件系统的计算机辅助形式化分析方法的理论和实践的进步,涵盖从实用的验证工具 ...

不管是发表论文还是出版出书,都会安排作者署名.尤其是多名作者署名时,要考虑位次,甚至可能还会出现并排署名作者的情况.那么,两个作者怎么并排署名? 两个作者并排署名,是指两个作者的署名排列在一条线上,不 ...

论文原文:Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud 论文地址:https://www.amine ...

论文原文:RTM3D:Real-timeMonocular3DDetectionfromObject KeypointsforAutonomousDriving 论文地址: https://www.a ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18149 当我们将CNN(卷积神经网络)模型用于训练多维类型的数据(例如图像)时,它们非常有用.我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析.我们之前使 ...

DL之CNN:卷积神经网络算法简介之原理简介--CNN网络的3D可视化(LeNet-5为例可视化) CNN网络的3D可视化 3D可视化地址:http://scs.ryerson.ca/~aharley ...

刚在学习深度学习的时候,对卷积神经网络还比较模糊,后来发现一位黄海广老师的卷积神经网络课件,带很多动画,把卷积神经网络讲得很清楚.值得推荐. 文末提供原版的ppt的下载方式,ppt效果见下图: 下载方 ...

转载于 :OpenCV学堂图像特征传统的图像特征提取(特征工程)主要是基于各种先验模型,通过提取图像关键点.生成描述子特征数据.进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检 ...

在信号处理中,有时需要测量信号某些特征(例如峰)之间的水平距离. 一个很好的例子就是解释心电图(ECG),这在很大程度上取决于测量距离. 我们将考虑下图中只有两个峰的平滑信号的一个样例. 解决这个问题 ...

在深度学习的知识宝库中,除了前面文章中介绍的RNN,还有一个重要的分支:卷积神经网络(CNN),其广泛应用于视觉,视频等二维或者多维的图像领域.卷积网络具有深度,可并行等多种特性,这种技术是否可以应用 ...

转载于 :极市平台作为深度学习的代表算法之一,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉等领域上取得了当前最好的效果. 1998 年,Yann L ...

编者按: 深度学习算法已被证明是图像与视频处理的强大工具,广泛应用于国防安全之中.在海洋环境中,光电传感器数据与人类智能技术的融合对于应对安全问题具有重要作用.例如,态势感知可以通过一个自动系统来增强 ...

作者:刘芳编审:王新凯.寇建超排版:王落尘作为对人类健康造成最重大威胁的疾病之一,癌症一直是各国科学家们重点研究的对象.据世界卫生组织国际癌症研究署(IAR)发布的全球最新癌症预估数据显示,20 ...

使用3D卷积神经网络进行次优视图回归