Monocular 3D Scene Understanding with Explicit Occlusion Reasoning

最新推荐文章于 2024-01-25 00:30:35 发布
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分类专栏： occlusion-遮挡问题
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jideljd_2010/article/details/21080701
本文探讨了使用移动摄像机进行单目场景理解的技术挑战，特别是在交通场景的应用中。作者针对长时间遮挡和持续遮挡的问题，提出了一种改进的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

背景

用可移动的摄像机来做单目的场景理解，应用场景可以包括机器人、交通安全、辅助驾驶、自动驾驶等。文章中主要是对交通的场景分析

Motivation

在单目且是移动的相机上做场景理解是一个很难的任务，在现有的方法中，3D 场景model可以解决这个问题，但是遮挡问题还是不能很好的解决，现有的方法对于长时间的遮挡和一直处于遮挡的情况不能很好的处理，作者就是要解决这个问题。

Overall Process


人体三维重建【文章汇总】Humans
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07-03 2320
PA-MPJPE则是在计算误差之前，首先对预测的姿态进行了最佳比例的刚体变换（包括旋转、平移和缩放），这一过程通常通过Procrustes分析实现，目的是为了消除全局旋转和平移的影响，以及可能的比例差异，从而更加专注于评估姿态结构本身的准确性。PCK指标计算的是被正确检测出的关键点数量占总关键点数量的百分比，这里的“正确检测”指的是预测的关键点位置与真实位置之间的距离小于或等于一个给定的误差阈值（通常以关节或者像素为单位）。：对每个关节的位置序列进行一阶微分，得到各个关节的速度随时间的变化情况。
CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
中科院AI算法工程师的博客
06-18 1万+
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Occlusion Reasoning for Object Detection under Arbitrary Viewpoint总结
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03-16 1086
上传一个ppt吧，ppt总结的比较好,上传文件待审核，改天加链接 Background 本文提出了一个能在任意角度下表示被遮挡物体的模型，帮助被遮挡物体的识别。 Motivation 解决遮挡问题是很有必要的，对于人造的物体，一个比较特殊的地方在于没有很多的纹理特征，这样对于基于特征点的检测、匹配来说比较困难；其次现有的算法并没有考虑任意角度、严重遮挡、缺少纹理这三者结合的问题
Scene understanding 场景理解
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02-04 863
depth estimation 深度估计属于场景理解
MGNet：自动驾驶的单目几何场景理解 MGNet: Monocular Geometric Scene Understanding for Autonomous Driving
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09-14 1327
首次提出了单目几何场景理解，并将单目几何场景理解定义为全景分割和自监督单目深度估计（场景理解是计算机视觉中的一个大类，图像分割，检测，识别都算是里面的一种任务，这个定义有点勉强了，还以为是国人，没想到是英文名字）。本文注重于提升响应速度。在KITTI和Cityscapes上进行了测试，效果良好。
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05-09 3562
Title Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding 标题 统一感知解析网络用于场景理解 pdf地址 https://arxiv.org/pdf/1807.10221.pdf 摘要   人类对世界的视觉理解是多层次的，可以轻松分类场景，检测其中的物体，乃至识别物体的部分、纹理和材质。在本文中，旷视科技提出一种称之为统一感知解析（Unified Perceptual Parsing/UPP）的新任务，要求机器视觉系统从一张图像...
论文笔记-Towards Scene Understanding-Unsupervised Monocular Depth Estimation
kingsleyluoxin的博客
08-12 1202
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CVPR2018下载+CVPR2018论文百度云+2018CVPR论文下载+2018CVPR百度云
王博（Kings）的博客
06-25 5078
链接：https://pan.baidu.com/s/1QUXtDp5RQVNx-R55TkL13Q 提取码：
【ECCV2020】接收论文列表part1
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ECCV2020 接收论文完整列表 看论文学CV
基于视觉的机器人抓取: 论文及代码(Vision-based Robotic Grasping: Papers and Codes)
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