Leveraging Shape Completion for 3D Siamese Tracking

最新推荐文章于 2024-06-25 09:51:49 发布

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本文档提供了ShapeCompletion3DTracking的安装步骤与解决torch.cuda.avaliable()=False问题的方法，指导用户通过pip命令安装必要的软件包，如numpy, torchvision_nightly和torch_nightly，确保项目顺利运行。

ShapeCompletion3DTracking 安装与运行

torch.cuda.avaliable()=False的问题，运行如下命令
pip install numpy torchvision_nightly
pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu80/torch_nightly.html

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【3D形状重建系列】Implicit Functions in Feature Space for 3D Shape Reconstruction and Completion

weixin_43882112的博客

01-11

1465

文章目录1 概要2 Motivation3 思想4 算法5 实验结果6. 结论及思考 1 概要题目：Implicit Functions in Feature Space for 3D Shape Reconstruction and Completion，CVPR 2020 论文：https://virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/papers/chibane20ifnet/chibane20ifnet.pdf 代码：https://virtualhumans.mpiinf.mpg

3D点云目标追踪论文盘点（含3D点云标注工具）

AI_ning1111的博客

08-14

3453

3D点云相比2D图片多出来深度这一元素，大大提高了定位空间目标位置的准确性，在机器人,自动驾驶,虚拟现实,遥感测绘等领域有着广泛的应用前景，是计算机视觉未来发展的必然方向，如何精准的识别各个物体在空间中的形状、位置、姿态，恢复和重建物体表面的三角化网格和纹理映射，实现物体在三维空间的检测、识别、追踪以及交互，仅仅依赖一副图像是无法做到的，借助不同相机组成的立体视觉系统，亦或由相机、雷达等多个传感器融合获取3D点云数据是比较常用的方法。在此基础上，诸多研究者们提出了很多有效的方法和策略。在点云的目标跟踪的

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【论文速览】利用形状补全进行3D孪生跟踪 Leveraging Shape Completion for 3D Siamese Tracking

冯子材的博客

03-03

351

Leveraging Shape Completion for 3D Siamese Tracking 这是一篇CVPR2019录用的一篇三维目标跟踪文章摘要点云由于其稀疏性而难以处理，因此自动驾驶汽车更多地依赖外观属性，而不是纯粹的几何特征。但是，3D LIDAR感知可以在充满挑战的光线或天气条件下为城市导航提供关键信息。在本文中，作者研究了激光雷达点云三维目标跟踪中形状补全的通用性。作者研...

标题：【深度解析】利用形状完成优化3D Siamese追踪：一个创新的开源项目

gitblog_00063的博客

06-25

373

标题：【深度解析】利用形状完成优化3D Siamese追踪：一个创新的开源项目项目介绍在计算机视觉领域，3D目标跟踪是一大挑战。这个名为"Leveraging Shape Completion for 3D Siamese Tracking"的开源项目（简称SC3DT）提供了一种新颖的方法，巧妙地融合了形状完成和3D Siamese追踪，旨在提升3D目标跟踪的准确性和鲁棒性...

OSTeC One-Shot Texture Completion3D人脸单样本纹理补全

qq_52131745的博客

03-20

372

最近的许多三维人脸纹理重建和姿势处理方法仍然是依赖于大的，纯净的人脸数据集，但是显而易见的是收集这数据集中庞大的数据需要的成本非常高，故而这篇论文就提出了一种基于优化的，无监督的方法来完成二维人脸图像中缺失的三维纹理，进行单样本三维人脸纹理补全。这种方法不需要大规模的纹理数据集，而是利用存储在二维人脸生成器的信息知识，其可基于可见部分，在二维人脸生成器中对旋转后的图像进行三维旋转，填充不可见区域。该问题已经被认为与完全监督有关，例如使用缺失和完整的三维人脸纹理对进行训练或者使用自监督方法和图像渲染。

点云补全综述 Comprehensive Review of Deep Learning-Based 3D Point Clouds Completion Processing and Analys

weixin_42155685的博客

08-22

1万+

点云补全是由部分点云衍生而来的一个生成和估计问题，在三维计算机视觉的应用中起着至关重要的作用。深度学习(DL)的发展令人印象深刻地提高了点云完成的能力和鲁棒性。但是，已完成的点云的质量仍需进一步提高，以满足实际利用。因此，本工作旨在对各种方法进行全面的调查，包括基于点、基于卷积、基于图和基于生成模型的方法等。本调查总结了这些方法之间的比较，以激发进一步的研究见解。此外，本文综述了常用的数据集，并说明了点云补全的应用。最后，我们还讨论了在这一迅速扩大的领域中可能出现的研究趋势。

【点云系列】综述： Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

weixin_43882112的博客

12-03

5703

文章目录摘要简介：2 背景2.1 数据集2.2 衡量指标3 3D形状分类3.1基于多视角的方法3.2基于体素的方法3.3 基于点的方法3.3.1逐点MLP网络3.3.2基于卷积的网络3.3.3基于图的网络3.3.4基于数据索引的方法3.3.5其他方法小结4 3D物体检测与跟踪4.1 3D物体检测4.1.1 基于候选区域的方法4.1.2 single-shot方法4.2 3D对象跟踪4.3 3D场景流估计4.4 小结：5 3D点云分割5.1 3D 语义分割5.1.1 基于投影的方法5.1.2 基于离散的方法5

汇总|基于3D点云的深度学习方法

qq_29462849的博客

02-18

2014

作者：Tom Hardy Date：2020-2-18 来源：汇总|基于3D点云的深度学习方法本文参考：https://arxiv.org/pdf/1912.12033.pdf 前言三维数据通常可以用不同的格式表示，包括深度图像、点云、网格和体积网格。点云表示作为一种常用的表示格式，在三维空间中保留了原始的几何信息，不需要任何离散化。因此，它是许多场景理解相关应用（如自动驾驶和机器人）的首...

python点云数据处理_关于点云分析（处理）的论文和数据集清单

weixin_39654751的博客

12-19

1460

[CVPR] Relation-Shape Convolutional Neural Network for Point Cloud Analysis. [pytorch] [cls. seg. oth.]????[CVPR] Spherical Fractal Convolutional Neural Networks for Point Cloud Recognition. [cls. seg.][...

Shape Completion using 3D-Encoder-Predictor CNNs and Shape Synthesis论文翻译及理解

闻兄的博客

07-03

1758

** Shape Completion using 3D-Encoder-Predictor CNNs and Shape Synthesis ** Angela Dai Charles Ruizhongtai Qi Matthias Nießner Stanford University 我们的方法使用3D编码器 - 预测器网络完成部分3D扫描，该网络利用来自3D分类网络的语义...

Shape Completion using 3D-Encoder-Predictor CNNs and Shape Synthesis 第二部分

kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程

05-13

797

为了生成训练数据，我们使用ShapeNet模型数据库[2]，同时对8个类别的子集（请参见第8节）和总共25590个对象实例（测试集由5384个模型组成）进行训练。在训练过程中，我们通过虚拟扫描3D模型来生成部分重建。在这里，我们使用自定义虚拟DirectX渲染器根据给定模型的随机视图生成深度图。所获得的深度图将范围值存储在规范化的设备坐标中。我们使用Kinect内在函数将它们反向投影到度量空间（以m为单位）。外在相机参数定义了刚性变换矩阵，这些矩阵为所有生成的视图提供对齐。使用Curles..

【CVPR2019_论文汇总】（按方向划分，0401 更新中）

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maweifei的博客

04-01

3万+

转载链接：http://bbs.cvmart.net/topics/302/cvpr2019paper 作为计算机视觉领域三大顶会之一，CVPR2019（2019.6.16-6.19在美国洛杉矶举办）被CVers 重点关注。目前CVPR 2019 接收结果已经出来啦，相关报道：1300篇！CVPR2019接收结果公布，你中了吗？开设此帖希望可以实时跟进CVPR2019的即时信息及相关优秀论文，...

siamese网络_孪生网络入门（下） Siamese Net分类服装MNIST数据集(pytorch)

weixin_39532699的博客

12-16

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【今日CV 计算机视觉论文速览】 6 Mar 2019

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03-06

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今日CS.CV计算机视觉论文速览 Wed, 6 Mar 2019 Totally 34 papers Daily Computer Vision Papers [1] Title: TableBank: Table Benchmark for Image-based Table Detection and Recognition Authors:Minghao Li, Lei Cui, ...

GAN读书笔记：Unsupervised 3D Shape Completion through GAN Inversion

weixin_54075936的博客

07-04

1145

本文为阅读Unsupervised 3D Shape Completion through GAN Inversion文献过程中，个人所做的总结和笔记，欢迎大家相互学习交流

视觉跟踪(tracking)中的demo代码和gif图像制作总结

weixin_45665426的博客

11-28

3799

本期更新全是干货首先说一下我们跑完训练好的跟踪器之后，可能想自己制作一个视频，然后运用到跟踪当中，这期博主带大家一步一步的完成这个目标，看很多博客没有系统的制作，并且过程比较繁琐，没有统一的说明。这次给大家带些福利，节省大家科研工作的时间！欢迎大家积极讨论！注：博主也是花了很多时间，所以，如果说对大家有用，给博主点点关注，谢谢！视频采集摄像头单独视频采集的代码博主放在这里，供大家使用（常用的.avi和.mp4格式） import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # Def

提供一个用于计算两个point之间的距离方法_汇总|基于3D点云的深度学习方法

weixin_39845039的博客

11-21

453

作者：Tom HardyDate：2020-02-18来源：汇总|基于3D点云的深度学习方法前言三维数据通常可以用不同的格式表示，包括深度图像、点云、网格和体积网格。点云表示作为一种常用的表示格式，在三维空间中保留了原始的几何信息，不需要任何离散化。因此，它是许多场景理解相关应用（如自动驾驶和机器人）的首选表示。近年来，深度学习技术已成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域的研究...

论文学习随记：Unsupervised 3D Shape Completion through GAN Inversion

Pikoyoo的博客

02-25

1884

Shape Inversion论文阅读及源码调试

GRNet网络：3D网格进行点云卷积，实现点云补全

3D视觉工坊

11-23

2757

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达Gridding Residual Network for Dense Point Cloud Completion主页：https...

Leveraging Enhanced Queries of Point Sets for Vectorized Map Construction