组合神经场威力无限！CVPR'24 DyNFL：全新激光雷达仿真神器（ETH&NVIDIA等）

最新推荐文章于 2024-08-24 00:01:15 发布
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今天自动驾驶之心邀请来了KIT博士生—吴瀚枫！为大家分享CVPR'24激光雷达仿真的最新进展DyNFL，使用组合神经场实现动态场景的激光雷达仿真！

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涨点神器：Yolov5/Yolov7引入CVPR2023 InternImage：注入新机制，扩展DCNv3，助力涨点，COCO新纪录65.4mAP！
04-17 4108
目标检测和语义分割基准的大量实验验证了InternImage-DCNV3可以获得与经过大量数据训练的精心设计的大规模视觉转换器相当或更好的性能，这表明CNN也是大规模视觉基础模型研究的一个相当大的选择。Yolov5/Yolov7引入CVPR2023 InternImage：注入新机制，扩展DCNv3，助力涨点，COCO新纪录65.4mAP！ 2）通过引入CVPR2023 DCNV3和MetaNeXtStage思想，在钢铁缺陷中取得涨点，且相比较于发表的一些论文，创新新颖程度好很多，有需要自取可以在自己数据集
Paper之CVPR&ICCV&ECCV：2009年~2019年CVPR&ICCV&ECCV(国际计算机视觉与模式识别会议&国际计算机视觉大会&欧洲计算机视觉会议)历年最佳论文简介及其解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-06 8329
Paper之CVPR&ICCV&ECCV：2009年~2019年CVPR&ICCV&ECCV(国际计算机视觉与模式识别会议&国际计算机视觉大会&欧洲计算机视觉会议)历年最佳论文简介及其解读 目录 Paper之CVPR&ICCV&ECCV：2009年~2019年CVPR&ICCV&ECCV(国际计算机视觉...
基于合成神经场的动态激光雷达再模拟NeRF&Beyond 12.11日报(TriHuman，DyNFL，Marigold，IntrinsicAvatar，GIR，SingingHead）
胭脂草的ABC博客
01-18 199
Dynamic LiDAR Re-simulation using Compositional Neural Fields
CVPR'24 Highlight 开源 ｜DyNFL：使用NeRF对动态激光雷达场景仿真
3D视觉工坊
08-07 234
点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达本次分享我们邀请到了卡尔斯鲁厄理工学院与宝马联陪博士生吴瀚枫，为大家详细介绍他们的工作：DyNFL.如果您有相关工作需要分享，欢迎文末联系我们Dynamic LiDAR Re-simulation using Compositional Neural Fields论文：https://arxiv.org/pdf/2312.05247...
新增了近百场顶会论文讲解，涉及SLAM/三维重建/位姿估计/具身智能/自动驾驶等方向...
3D视觉工坊
08-24 392
今天有粉丝问：加入「3D视觉从入门到精通」知识星球，可以学习最新顶会论文或最新前沿技术吗？有最新顶会论文作者讲解吗？借此机会，在这里给大家盘点一下星球内部近期新增的顶会论文讲解，因篇幅有限，仅作部分展示。学习3D视觉核心技术，扫描查看介绍，3天内无条件退款扫码加入学习，圈里有高质量教程资料、可答疑解惑、助你高效解决问题1、CVPR2024满分论文！即插即用的6D物体姿态估计大模型 Foundati...
​CVPR2023 | MSMDFusion: 激光雷达-相机融合的3D多模态检测新思路（Nuscenes SOTA！）...
CV_Autobot的博客
03-13 4900
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！融合激光雷达和相机信息对于在自动驾驶系统中实现准确可靠的3D目标检测至关重要，由于难以将来自两种截然不同的模态的多粒度几何和语义特征结合起来，这是一个很大挑战。最近的方法旨在通过将2D相机图像中的提升点（称为“see...
4D毫米波雷达——RADIal数据集、格式、可视化 CVPR2022
黎国溥
01-19 6676
本文介绍RADIal数据集，来着CVPR2022的。它是一个收集了 2 小时车辆行驶数据的数据集，采集场景包括：城市街道、高速公路和乡村道路。采集设备包括：摄像头、激光雷达和高清雷达等，并且还包括了车辆的 GPS 位置和行驶信息。总共有 91 个视频序列，每个视频时长从 1 分钟到 4 分钟不等，加起来一共是 2 小时。这些视频详细记录了车辆在不同地点和环境下的行驶情况。在大约 25,000 个录制的画面中，有 8,252 个画面被用来标记了 9,550 辆车。
CVPR 2022 | TransFusion：用Transformer进行3D目标检测的激光雷达-相机融合
阿木寺的博客
07-03 6583
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：花椒壳壳|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/485971924论文标题：TransFusion: Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers...
CVPR 2023 | 超越MAE！谷歌提出MAGE：图像分类和生成达到SOTA！
阿木寺的博客
03-10 4062
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉】微信技术交流群转载自：机器之心在一篇CVPR 2023论文中，来自 MIT 和谷歌的研究人员提出了一种全新的框架MAGE，同时在图像识别和生成两大任务上实现了 SOTA。识别和生成是人工智能领域中的两大核心任务，如果能将二者合并到一个统一的系统中，这两个任务应该能实现互补。事实上，在自然语言处理...
大合集！CVPR2020论文分方向整理: 目标检测/图像分割/姿态估计等，附打包下载（持续更新）
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极市平台的技术博客
03-11 4万+
CVPR2020在2月24日公布了所有接受论文ID，相关报道：1470篇！CVPR2020结果出炉，你中了吗？（附部分论文链接/开源代码/解读）。自论文ID公布以来，许多开发者都分享了自己的优秀工作。 从论文ID公布以来，极市一直在对CVPR进行实时跟进，本文是对80篇CVPR2020论文整理和分类，均有论文链接，部分含开源代码，涵盖的方向有：目标检测、目标跟踪、图像分割、人脸识别、姿态估计、三维...
大合集！CVPR2021论文分方向整理: 目标检测/图像分割/医学影像等25个方向（持续更新）
极市平台的技术博客
03-09 5250
CVPR2020在2月28日公布了所有接受论文ID，相关报道：CVPR 2021接收结果出炉！录用1663篇，接受率提升，你的论文中了吗？。自论文ID公布以来，许多开发者都分享了自己的优秀工作。 从论文ID公布以来，极市一直在对CVPR进行实时跟进，我们在Github上对CVPR2021论文进行了整理和分类，涵盖的方向有：目标检测、图像分割、图像处理、医学影像、目标跟踪、人脸、姿态估计、图像检索、3D、GAN、NAS、模型压缩等25个方向。 由于字数限制，最新更新可以前往我们的 Github 或者 极市社区
论文阅读CVPR2024：Grounding and Enhancing Grid-based Models for Neural Fields神经场网格模型三大定理
qq_52174546的博客
06-29 1655
深度阅读CVPR2024：Grounding and Enhancing Grid-based Models for Neural Fields神经场网格模型三大定理，梳理文章脉络，把握文章重点，了解计算机视觉前沿信息
【占用网络】VoxFormer 基于视觉的3D语义场景方案 CVPR 2023
黎国溥
01-04 2821
本文分享“占用网络”方案中，来自CVPR2023的VoxFormer，它基于视觉实现3D语义场景补全。使用Deformable Attention从图像数据中，预测三维空间中的体素占用情况和类别信息。VoxFromer是一个两阶段的框架第一个阶段：预测每个像素的深度值，将像素投影三维空间中，2D图像到3D空间的思想。然后预测每个三维网格是否被占用，生成稀疏体素特征。最后选择其中是“占用”的体素作为“体素查询特征”进入第二阶段。这个阶段只预测占用情况，选择一些值得分析的体素。第二个阶段。
涨点神器：Yolov8引入CVPR2023 InternImage：注入新机制，扩展DCNv3，助力涨点，COCO新纪录65.4mAP！
04-18 6714
目标检测和语义分割基准的大量实验验证了InternImage-DCNV3可以获得与经过大量数据训练的精心设计的大规模视觉转换器相当或更好的性能，这表明CNN也是大规模视觉基础模型研究的一个相当大的选择。Yolov8引入CVPR2023 InternImage：注入新机制，扩展DCNv3，助力涨点，COCO新纪录65.4mAP！ 2）BiLevelRoutingAttention结合，进一步涨点；
【嵌入式系统】基于STM32的步进电机精准运动控制：硬件搭建、代码实现及性能优化
最新发布
07-24
内容概要：本文详细介绍了如何使用STM32微控制器精确控制步进电机，涵盖了从原理到代码实现的全过程。首先，解释了步进电机的工作原理，包括定子、转子的构造及其通过脉冲信号控制转动的方式。接着，介绍了STM32的基本原理及其通过GPIO端口输出控制信号，配合驱动器芯片放大信号以驱动电机运转的方法。文中还详细描述了硬件搭建步骤，包括所需硬件的选择与连接方法。随后提供了基础控制代码示例，演示了如何通过定义控制引脚、编写延时函数和控制电机转动函数来实现步进电机的基本控制。最后，探讨了进阶优化技术，如定时器中断控制、S形或梯形加减速曲线、微步控制及DMA传输等，以提升电机运行的平稳性和精度。 适合人群：具有嵌入式系统基础知识，特别是对STM32和步进电机有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①学习步进电机与STM32的工作原理及二者结合的具体实现方法；②掌握硬件连接技巧，确保各组件间正确通信；③理解并实践基础控制代码，实现步进电机的基本控制；④通过进阶优化技术的应用，提高电机控制性能，实现更精细和平稳的运动控制。 阅读建议：本文不仅提供了详细的理论讲解，还附带了完整的代码示例，建议读者在学习过程中动手实践，结合实际硬件进行调试，以便更好地理解和掌握步进电机的控制原理和技术细节。同时，对于进阶优化部分，可根据自身需求选择性学习，逐步提升对复杂控制系统的理解。
微电网优化技术及其算法研究：从Yalmip+Cplex到粒子群与遗传算法的应用 指南
07-24
内容概要：本文详细探讨了微电网优化技术及其相关算法的研究，涵盖多种优化方法和技术手段。主要内容包括：（1）使用Yalmip+Cplex进行微电网优化建模，涉及光伏、风电、蓄电池和电网的协调配置；（2）采用粒子群算法优化微电网及综合能源系统，通过群体智能算法优化能源分配；（3）介绍多目标算法优化综合能源系统，以及遗传算法在光伏出力预测和风光负荷典型场景生成中的应用；（4）讨论拉丁超立方抽样方法在生成代表性场景中的作用。每种方法均配有详细的代码分析，帮助读者深入理解其实现细节。 适合人群：对微电网优化技术和算法感兴趣的科研人员、工程师及相关领域的学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解微电网优化技术及其实际应用的人士，旨在提供理论与实践相结合的学习材料，帮助读者掌握不同优化算法的具体实现方式。 其他说明：本文不仅介绍了各种优化算法的基本原理，还提供了相应的代码实例，便于读者动手实践并加深理解。
基于arduino uno r3主控的环境监测系统设计
07-24
通过传感器采集TVOC（总挥发性有机物）、HCHO（甲醛）和eCO2（等效二氧化碳）数据，并显示在LCD屏幕上，同时支持数据记录到SD卡，以及通过旋转编码器进行交互。结合RTC时间戳将数据记录至SD卡，并通过LCD显示屏和旋转编码器实现用户交互。系统具备三屏数据显示、智能SD卡管理、时间设置和数据记录控制等核心功能。 该设备通过软串口与TVOC传感器通信，获取TVOC、HCHO和eCO2数据。这些数据会显示在LCD屏幕上，用户可以通过旋转编码器切换显示屏幕（三个屏幕：TVOC+HCHO、eCO2、最后记录）。同时，设备支持将数据记录到SD卡（记录状态由记录按钮控制）。设备还包含一个实时时钟（RTC）用于时间戳。旋转编码器长按可以进入时间设置模式，调整年、月、日、时、分、秒。
MATLAB语音识别系统：基于GUI的数字0-9识别及深度学习模型应用 · GUI v1.2
07-24
内容概要：本文介绍了一款基于MATLAB的语音识别系统，主要功能是识别数字0到9。该系统采用图形用户界面（GUI），方便用户操作，并配有详尽的代码注释和开发报告。文中详细描述了系统的各个组成部分，包括音频采集、信号处理、特征提取、模型训练和预测等关键环节。此外，还讨论了MATLAB在此项目中的优势及其面临的挑战，如提高识别率和处理背景噪音等问题。最后，通过对各模块的工作原理和技术细节的总结，为未来的研究和发展提供了宝贵的参考资料。 适合人群：对语音识别技术和MATLAB感兴趣的初学者、学生或研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解语音识别技术原理的人群，特别是希望通过实际案例掌握MATLAB编程技巧的学习者。目标是在实践中学习如何构建简单的语音识别应用程序。 其他说明：该程序需要MATLAB 2019b及以上版本才能正常运行，建议使用者确保软件环境符合要求。
西门子S7-1500 PLC在新能源电池组装线及机器人通信中的应用与编程案例 v1.1
07-24
西门子S7-1500 PLC及其相关技术在新能源电池组装线上的应用。主要内容涵盖了西门子Sicar标准程序案例，包括与西门子工控机、WinCC Runtime的结合，以及多种编程语言（如SCL、GRAPH）的应用。文中还探讨了西门子PLC S7-1500与KUKA机器人的TCP/IP通讯、六轴伺服电机控制、Modbus通讯、PN通讯控制西门子V90伺服电机、巴鲁夫RFID总线模组通讯等技术细节。此外，文章还提到与MES系统的对接，实现了生产数据的实时反馈和优化。最后，文章强调了这些技术的学习价值和应用前景，特别是对于电气编程者和希望提升自动化水平的企业。 适合人群：电气工程师、自动化技术人员、从事新能源电池生产的研发人员。 使用场景及目标：适用于新能源电池生产线的设计与优化，帮助企业和技术人员掌握先进的自动化控制技术，提高生产效率和产品质量。 其他说明：文中提供的大量学习资料和实际案例有助于读者深入了解并应用于实际项目中。
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