单目姿态估计

  1. 单目视觉深度估计测距的前生今世

  2. 自动驾驶中单目摄像头检测输出3-D边界框的方法一览

  3. CVPR2019论文解读:单眼提升2D检测到6D姿势和度量形状 ROI-10D: Monocular Lifting of 2D Detection to 6D Pose and Metric Shape
    1. 本文提供了基于端到端单目3D目标检测和度量形状检索的深度学习方法。为了在3D中提升2D检测,定位,以及缩放,提出了一种新的loss函数。不同于各自独立的优化这些数量,3D示例允许适当的度量boxes的不一致性。实验结果显示,10维稀疏2D兴趣域Regions of Interests (RoIs)提升在6D姿态和示例纹理几何测量中都取得很好的效果。这也能够通过直接在2D场景上修复恢复的网格来增强数据。对照在KITTI 3D数据上别的单目方案,本文的方案基于官方正规的数据集上,在3D姿态测试结果达到双倍的AP。
    2. 单目摄像头检测6D姿态(另一篇解读)

  4. Deep3Dbox 复现笔记【附部分code】 3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry 
  5. 基于深度学习的单目深度估计综述
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值