Leveraging Shape Completion for 3D Siamese Tracking

ShapeCompletion3DTracking安装指南
最新推荐文章于 2024-06-25 09:51:49 发布
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分类专栏： Tracking
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41023561/article/details/90758658
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

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
【点云系列】综述： Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey
weixin_43882112的博客
12-03 5707
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
【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。
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 1461
[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..
3D-PointCloud:有关点云的论文和数据集
05-11
3D-点云 有关点云的论文列表和数据集。 数据集可以在找到。 调查文件 [arXiv 2021] [arXiv 2021] [arXiv 2021] [TPAMI 2020] [IJCV 2016] 2021年 心肺复苏术 [ compression ] [ completion ; ] [ ] autonomous driving[ autonomous driving ； ] [ autonomous driving ； ] [ completion ] [ det ; ] [ registration ] [ det ; ] [ scene flow ] [ det ] [ seg ; ] [ reg ; ] [ det ; ] [ ] [ cls ， det ; ] [ det ; ] [ det ; ] [ d
【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
【点云补全综述阅读记录笔记】
qq_57983854的博客
05-31 3937
点云补全是一种从部分点云衍生的生成和估计问题，它在3D计算机视觉的应用中起着至关重要的作用。深度学习（DL）的进步显著提升了点云补全的能力和稳定性。然而，为了满足实际应用的需求，补全的点云质量仍需进一步提高。因此，本文旨在就各种方法进行全面调查，包括基于点的、基于视图的、基于卷积的、基于图的、基于生成模型的、基于变换器的方法等。此外，本综述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，本文回顾了常用的数据集，并阐述了点云补全的应用。最终，我们还讨论了这一迅速扩展领域中可能的研究趋势。
【CVPR2019_论文汇总】（按方向划分，0401 更新中）
热门推荐
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，...
CVPR'23论文一览 | 多模态/3D检测/BEV/跟踪/点云等多个方向！
CV_Autobot的博客
03-31 2938
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【全栈算法】技术交流群1. 目标跟踪 Referring Multi-Object Tracking研究背景：多目标跟踪（MOT）是指在视频中检测并跟踪多个感兴趣的对象，并为它们分配唯一的ID。现有的MOT方法通常依赖于视觉信息来进行跟踪，但忽略了语言信息的作用。语言信息可以提供更丰富和更具辨识度的语义线索，帮...
CVPR2019 目标追踪相关论文
qq_36340554的博客
07-30 2088
目标跟踪CVPR2019
《Shape Completion using 3D-Encoder-Predictor CNNs and Shape Synthesis Angela》
Bamboozq的博客
04-14 595
pipeline graph TD A[3D-EPN: predict global structure in unknown area] --> B[correlate these intermediary result with 3D geometry from a shape database] B --> C[patch-based 3...
Track CVPR2019筛选ing
yuuzhao的博客
05-25 673
一些工具 命令行下载可以试试：https://blog.youkuaiyun.com/qq745021926/article/details/78966198 极市开发者社区： http://bbs.cvmart.net/ CVPR2019 Track : https://github.com/extreme-assistant/cvpr2019 603.Visual Tracking via Adapti...
【今日CV 计算机视觉论文速览】 6 Mar 2019
TomRen
03-06 1424
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, ...
Leveraging Enhanced Queries of Point Sets for Vectorized Map Construction
最新发布
01-21
### 增强的点集查询用于矢量化地图构建的技术与算法 在地理信息系统(GIS)和制图学中，增强的点集查询对于矢量化地图构建至关重要。通过高效处理大量空间数据并提取有意义的信息，可以显著提高地图制作的质量和效率。 #### 数据预处理阶段 为了优化后续操作，在开始之前通常会对原始点云数据执行一系列预处理步骤。这包括但不限于去噪、滤波以及去除异常值等过程[^1]。这些措施有助于减少不必要的计算开销，并提升最终结果的准确性。 #### 特征检测方法 特征检测是从复杂场景中识别出具有代表性的几何元素的关键技术之一。常用的方法有： - **基于距离度量的选择**：根据相邻两点之间的欧氏距离来判断其是否属于同一对象的一部分。 - **局部密度估计**：评估每个采样位置周围的点分布情况，从而区分不同类型的地形地貌特性。 - **方向直方图分析**：统计各个方位角范围内存在的点数比例关系，进而推断可能的道路走向或其他线状实体的方向属性。 上述三种方式均能有效地辅助完成对离散化后的现实世界的抽象表示工作，为下一步骤奠定了坚实的基础。 #### 轮廓跟踪策略 当已经获取到足够的边界指示信息之后，则可以通过轮廓追踪的方式进一步细化目标区域内的结构细节。具体实现手段如下所示： - **最短路径优先遍历法**：沿着由近至远的原则依次连接起那些彼此间联系最为紧密的一系列节点，形成闭合环路或开放曲线段落； - **分水岭变换应用**：模拟水流汇聚现象，自动划分出相互独立而又互不重叠的地形单元体； - **Ramer-Douglas-Peucker简化算法调用**：针对冗余程度较高的折线序列实施降维压缩处理，保留主要转折处的同时降低整体存储需求。 以上提到的各种技巧共同作用下能够很好地满足实际应用场景下的精度要求，同时也兼顾到了运算速度方面的考量因素。 ```python import numpy as np from scipy.spatial import KDTree def enhanced_point_query(points, query_point, radius=0.5): tree = KDTree(points) indices = tree.query_ball_point(query_point, r=radius) return points[indices] points_data = np.random.rand(100, 2)*100 query_result = enhanced_point_query(points_data, (50, 50)) print(f"Query Result Points:\n{query_result}") ```
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