基于PoseDiffusion相機(jī)姿態(tài)估計(jì)方法
介紹 一般意義上，相機(jī)姿態(tài)估計(jì)通常依賴于如手工的特征檢測(cè)匹配、RANSAC和束調(diào)整（BA）。在本文中....
梅卡曼德對(duì)AI視覺軟件Mech-DLK進(jìn)行重磅升級(jí)
近日，梅卡曼德對(duì)AI視覺軟件Mech-DLK進(jìn)行了重磅升級(jí)。全新升級(jí)的Mech-DLK內(nèi)置快速定位、....
實(shí)時(shí)語義建圖與潛在先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)和準(zhǔn)平面分割
論文在III-B部分描述了論文方法背后的SLAM管道。論文的2D潛在先驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)(LPN)在III-C中....
基于魯棒神經(jīng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)
導(dǎo)讀 繼卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后，Transformer又推進(jìn)了圖像識(shí)別的發(fā)展，成為視覺領(lǐng)域的又一主導(dǎo)。最近....
鎖定!利用動(dòng)態(tài)車輛施加的運(yùn)動(dòng)約束改進(jìn)視覺定位
6自由度視覺定位是在給定先驗(yàn)三維地圖和查詢圖像的情況下估計(jì)相機(jī)絕對(duì)姿態(tài)的任務(wù)。這是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的研....
對(duì)于三維視覺，C++為何如此重要?
C++一直都被稱作是最難學(xué)的計(jì)算機(jī)語言，筆者從業(yè)多年，也認(rèn)為確實(shí)如此。相比于其他幾種語言，單純從語法....
超強(qiáng)Trick，一個(gè)比Transformer更強(qiáng)的CNN Backbone
深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的成功很大程度上是由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）推動(dòng)的。從AlexNet這一里程碑....
無人機(jī)實(shí)際位置之間的偏移量怎么算
本文建立了一個(gè)用于無人機(jī)距離估計(jì)的UAVDE數(shù)據(jù)集，通過UWB傳感器獲取兩個(gè)無人機(jī)之間的距離。實(shí)驗(yàn)發(fā)....
TRO新文：用于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、建圖和高級(jí)任務(wù)的對(duì)象級(jí)SLAM框架
總的來說,框架實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、精確的物體參數(shù)化以及基于語義對(duì)象地圖的高層應(yīng)用,解決了對(duì)象SLAM....
反光柱導(dǎo)航開發(fā)與實(shí)驗(yàn)
VEnus算法對(duì)于反光柱導(dǎo)航的基本思路，其主要分為了高反點(diǎn)提取、高反點(diǎn)聚類查找中心、高反點(diǎn)與已知反光....
自動(dòng)駕駛中統(tǒng)一感知和預(yù)測(cè)的隱式占位流場(chǎng)！
作者使用一個(gè)多頭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來參數(shù)化預(yù)測(cè)的占位概率和流向量。該網(wǎng)絡(luò)以體素化的LiDAR數(shù)據(jù)、光柵地圖和一....
三維點(diǎn)云配準(zhǔn)算法，包括4PCS、K-4PCS、SAC-IA、ICP、PCA、深度學(xué)習(xí)方法等
主要利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)的主軸方向進(jìn)行配準(zhǔn)。首先計(jì)算兩組點(diǎn)云的協(xié)方差矩陣，根據(jù)協(xié)方差矩陣計(jì)算主要的特征分量，....
基于Transformer的相機(jī)-毫米波雷達(dá)融合3D目標(biāo)檢測(cè)方法
雷達(dá)以用于高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)多年。然而，盡管雷達(dá)在汽車行業(yè)中很流行，考慮到3D目標(biāo)檢測(cè)時(shí)，....
均勻B樣條采樣從LiDAR數(shù)據(jù)中快速且魯棒地估計(jì)地平面
文章采用了統(tǒng)一的B樣條（Uniform B-Splines）來建模地面表面，這種方法對(duì)于不同的測(cè)量密....
匯總！三維點(diǎn)云去噪算法，涉及深度學(xué)習(xí)等
根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的某些屬性或特征進(jìn)行篩選，可以一次刪除滿足對(duì)輸入的點(diǎn)云設(shè)定的一個(gè)或多個(gè)條件指標(biāo)的所有的數(shù)....
如何入門面向自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的視覺Transformer？
理解Transformer背后的理論基礎(chǔ)，比如自注意力機(jī)制（self-attention）, 位置編....
校準(zhǔn)多個(gè)慣性測(cè)量單元（IMU）和各個(gè)軸的外參
越來越多的機(jī)器人系統(tǒng)配備了多個(gè)慣性測(cè)量單元（IMU）。由于競(jìng)爭(zhēng)性目標(biāo)，當(dāng)用于控制時(shí)期望靠近重心，或者....
如何感知車輛運(yùn)動(dòng)過程中傳感器位置的偏差
在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，傳感器是系統(tǒng)能感知周圍環(huán)境的決定性因素。在傳感器裝車后，需要通過傳感器標(biāo)定消除安裝....
內(nèi)卷的3D視覺：資本炒作、無序亂戰(zhàn)、偽集成
2019年遷移科技進(jìn)行天使輪融資時(shí)，很多投資人都在問樊鈺相同的問題：3D視覺到底是不是偽需求？所謂的....
深度剖析三維數(shù)據(jù)基礎(chǔ)
傳統(tǒng)的RGB彩色普通相機(jī)稱為2D相機(jī)，只能拍攝相機(jī)視角內(nèi)的物體，沒有物體到相機(jī)的距離信息，只能憑感覺....
Sonicverse：用于訓(xùn)練同時(shí)能夠看和聽的家居智能體的多感官仿真平臺(tái)
本文介紹了SONICVERSE，這是一個(gè)多感官模擬平臺(tái)，用于訓(xùn)練既能看又能聽的家用代理人。該平臺(tái)在實(shí)....
雙目相機(jī)標(biāo)定的原理和方法
首先，課程介紹了雙目相機(jī)標(biāo)定的基礎(chǔ)知識(shí)。我了解到雙目相機(jī)是由兩個(gè)相機(jī)組成的系統(tǒng)，通過同時(shí)拍攝目標(biāo)物體....
2D Transformer 可以幫助3D表示學(xué)習(xí)嗎？
預(yù)訓(xùn)練的2D圖像或語言Transformer：作為基礎(chǔ)Transformer模型，具有豐富的特征表示....
英偉達(dá)提出了同時(shí)對(duì)未知物體進(jìn)行6D追蹤和3D重建的方法
一種用于新穎未知?jiǎng)討B(tài)物體的因果 6 自由度姿態(tài)跟蹤和 3D 重建的新方法。該方法利用了并發(fā)跟蹤和神經(jīng)....
3D激光SLAM，為什么要選LeGo-LOAM？
對(duì)于學(xué)術(shù)研究而言，LeGo-LOAM是激光SLAM的經(jīng)典框架，LeGo-LOAM源碼簡(jiǎn)潔清晰，比LO....
工商網(wǎng)監(jiān)