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 2334
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！
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06-18 1万+
CVPR 2021最全论文开放，附所有pdf下载链接！
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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02-04 866
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 1334
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。
Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding(UPerNet)
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05-09 3568
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 1205
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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 5083
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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第一步：获取参数 其中为matlab语言 1.components 个数 NumComponents= length(model.rules{model.start}) ncom =length(model.rules{model.start});  2.Numberof features这个固定， = 31，model文件中没有记录  3.Score threshold= model
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### 回答1： "Dimension Embeddings for Monocular 3D Object Detection" 可以翻译成“单目三维物体检测的维度嵌入”。该研究的主要目的是通过在二维图像中检测物体并使用维度嵌入来估计物体的三维边界框。在这种方法中，模型使用神经网络从单个图像中提取特征，并使用这些特征来生成每个物体的维度嵌入。这些嵌入包含物体的大小、形状和方向等信息，可以用来计算物体的三维位置和姿态。这项研究的成果可以应用于自动驾驶、机器人技术等领域。 ### 回答2： “Dimension Embeddings for Monocular 3D Object Detection”是一篇关于使用单目相机进行三维物体检测的维度嵌入技术的研究论文。在传统的三维物体检测中，常需要使用多个相机或深度传感器来获取三维信息，而这篇论文提出了一种使用单目相机进行三维物体检测的新方法。 该方法的关键思想是通过嵌入物体的尺寸信息来学习和预测物体的三维位置和姿态。具体来说，研究人员将物体的尺寸信息编码为维度嵌入向量，并通过深度学习网络对这些嵌入向量进行训练和学习。通过将这些嵌入向量与图像上的物体边界框关联起来，可以准确地估计物体的位置和姿态。 为了验证该方法的有效性，研究人员对公开数据集进行了实验。实验结果表明，与传统的基于深度传感器的方法相比，该方法能够以较高的准确性进行三维物体检测，而且仅使用单目相机进行图像采集，无需复杂的设备。 总的来说，“Dimension Embeddings for Monocular 3D Object Detection”提出了一种新颖的方法，利用维度嵌入技术实现了使用单目相机进行三维物体检测。这一方法具有较高的准确性和较低的成本，可以在许多实际应用中发挥重要作用，例如自动驾驶、机器人导航等。该方法的研究为单目相机三维物体检测领域的发展提供了有价值的思路和参考。 ### 回答3： 《单目三维物体检测的尺度嵌入》是一个关于通过嵌入尺度来实现单目三维物体检测的研究。在传统的物体检测中，通常需要使用多目相机或激光雷达等传感器来获取物体的三维信息。然而，这些传感器通常成本较高且不易于集成到普通的移动设备中。因此，该研究提出了一种利用尺度嵌入来实现单目三维物体检测的方法。 这种方法基于观察到，在自然场景中，物体的尺度常常与其距离成正比。因此，通过学习从二维图像到三维空间的尺度转换关系，可以间接地得到物体的三维信息。具体而言，该方法通过神经网络将输入的二维图像转换为对应的尺度嵌入表示。这个尺度嵌入表示可以被解码为物体的三维坐标和尺度信息。 在实验中，研究团队使用了大量的单目图像数据集进行训练和测试。他们通过与基准方法进行对比发现，使用尺度嵌入的方法能够在保持较高三维定位准确性的同时，降低了计算和成本要求。此外，他们还表明该方法对于不同种类的物体都具有良好的泛化性能。 总之，《单目三维物体检测的尺度嵌入》提出了一种创新的方法，通过学习并应用尺度嵌入来实现单目三维物体检测。这种方法相较于传统的多目相机或激光雷达等传感器，更具有成本效益和实用性，对于普通的移动设备具有很大的应用潜力。
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