3d遮挡检测论文

3D物体框预测是一个6DoF问题(3维位置+3维尺寸+3维朝向),在2D目标检测比较成熟的情况下,准确地做到3D物体框的检测依然存在很多困难。此前,对于3D物体框的检测手

回顾CVPR 2018 ,旷视科技有 8 篇论文被收录,如高效的移动端卷积神经网络 ShuffleNet、语义分割的判别特征网络 DFN、优化解决人群密集遮挡问题的 RepLose、通过角点定位和区域分割优

1.2 研究现状 目前，相关文献中已经提出了一些人脸遮挡检测方法，这些方法一般可分为 如下三种思路 [11] （1）基于特定遮挡类型的人脸遮挡检测方法：该类方法

YOLO3D: End-to-end real-time 3D Oriented Object Bounding Box Detection from LiDAR Point Cloud 论文地址传送门 这篇论文将Yolo应用到 3D 物体检测,在KITTI 数据集下利用Titan X GPU达到了40F

弱监督的3D点云目标检测,训练数据是少量的弱标签(BEV目标中心点)+少量的kitti-groundtruth,效果能与全监督性能相近,甚至更好。基于此,还做了一个自动标注器。 文章解读 1.摘要: 人工

毕业论文基于深度学习人脸遮挡检测技术研究.doc. （毕业论文）基于深度学习的人脸遮挡检测技术研究浙江工业大学硕士学位论文基于深度学习的人脸遮挡检测技术

回归网络:回归分支负责预测3D边框所需的变量,取决于热图的每个关键点;受lifting transform想法(“ROI-10D:Monocular lifting of 2d detection to 6d pose and metric shape”)启发

MVNet:将多视图图像转换得到的BEV特征聚合,然后使用大卷积核处理行人的遮挡问题。 3D-LaneNet:以监督方式训练额外网络估计单应性矩阵,然后对多尺度特征图进行投影变换。 单应性损失:

分为前端和后端。 前端:根据帧间匹配算法(scan-match),实时根据激光(scan)来推测累积的scan相对于submap的位姿。 后端:检测回环(发现在已到达的位置附近),修正各个submap之间的位姿。 根据代