深度学习——3D识别

最新推荐文章于 2025-06-21 08:40:43 发布
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#3D识别3D Object Repres #深度学习

该博客探讨了如何使用3D表示进行车型精细识别。通过建立10-BMW和197-car数据库，利用3D CAD模型合成训练数据。文章详细介绍了3D几何估计过程，包括HOG_SVM分类器，以及视角不变的3D特征描述方法，如ROOTSIFT和3D SPP。实验结果展示在车型精细分类、长基线匹配和3D精细类别重建上的成功应用。
最低0.47元/天 解锁文章
R语言深度学习视角下的3D物体识别与跟踪
YOLO
09-16 129
深度学习技术已经在3D物体识别与跟踪中取得了显著的突破，本博客将介绍如何使用R语言和深度学习来解决这一问题。深度学习模型在3D物体识别与跟踪任务中表现出色，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型。在这一部分，我们将构建一个用于3D物体识别与跟踪的深度学习模型。在解决3D物体识别与跟踪问题之前，我们需要准备一个包含3D点云数据和物体标注的数据集。首先，我们需要将点云数据和物体标注数据分别准备成训练数据。接下来，我们构建一个用于3D物体识别与跟踪的深度学习模型。
深度篇——人脸识别(二)  人脸识别代码 insight_face_pro 项目讲解
天下所弃，不过其纪。世间事，在人，在志。
07-23 3122
返回主目录 返回 人脸识别 目录 下一章：深度篇——人脸识别(一)ArcFace 论文 翻译 论文地址:《ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition》 源码地址:InsightFace: 2D and 3D Face Analysis Project 我优化的项目地址:insight_face_pro 本小节，人脸识别代码 insight_face_pro 项目讲解 二....
3D识别“3D Object Representations for Fine-Grained Categorization”
cv_family_z的博客
12-24 2938
数据库：http://ai.stanford.edu/~jkrause/cars/car_dataset.html目标：用3D表示做车型精细识别，基于两种2D表示SPP,BubleBank。 构建了两个数据库：10-BMW，197-car，数据库在网站上下载。 3D几何估计 使用3D CAD模型进行建模，精细识别的第一步是找到一个最合适图像的CAD模型。 合成数据：使用CAD模型渲染出训练数
3D特征识别
jubin4807的博客
07-27 1131
Analysis Situs 主要关注基于图的特征识别。本文所述的基于图特征识别方法中，采用一个叫做属性邻接图的补充数据结构来扩种B-Rep模型。关于使用图方法的优点可以参考我们的论文。AAG的提出可以追溯到上世纪80年代。论文描述了邻接图如何帮助识别布尔减特征，如槽、台阶等。AAG收集CAD模型的面之间的邻接关系。AAG中的节点与CAD模型的面一一对应，它不关注两个面之间有多少公共边，而是关注他们的邻接性，相邻两个面对应的节点之间只有一条无向边。
3D识别和抓取
cmen的专栏
04-13 997
项目背景： 基于3D视觉的机器人抓取系统具有可控性强、灵活性高以及配置柔性等优势，被广泛的应用于零件加工、协同搬运、物体分拣、部件装配等领域，可大幅节约工装和人力成本，作为面向未来的智能制造重点技术。 系统流程： 使用3D相机获取场景的点云数据，基于3D识别算法估计物体位置和姿态，将计算结果发送至机器人，并引导机械臂和抓手实现自适应抓取。 主要优势： 1. 可处理无颜色、纹理的物料； 2. 可处理形状对称的物料； 3. 可应对物料叠放、遮挡等情况； 4. 可应对多种物料混料堆放的情况； 图1 .
论文笔记之：Attention For Fine-Grained Categorization
a1424262219的博客
06-04 617
Attention For Fine-Grained Categorization Google ICLR 2015 　　 　　本文说是将Ba et al. 的基于RNN 的attention model 拓展为受限更少，或者说是非受限的视觉场景。这个工作和前者很大程度上的不同在于，用一个更加有效的视觉网络，并且在attention RNN之外进行视觉网络的预训练。 　　前...
精选资源
ActionRecognition——基于深度学习的动作识别综述
02-24
深度学习中用于动作识别的模型多种多样，例如经典的二维卷积神经网络（2D-CNN）主要用于静态图像特征的提取，而对于动态视频数据，则需要采用能够处理时间序列信息的三维卷积神经网络（3D-CNN）或两流网络（Two-...
第5章 python深度学习——波斯美女
weixin_42963026的博客
01-26 1411
我们将深入讲解卷积神经网络的原理，以及它在计算机视觉任务上为什么如此成功。但在 此之前，我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，即使用卷积神经网络对 MNIST 数字进行分 类，这个任务我们在第 2 章用密集连接网络做过（当时的测试精度为 97.8%）。虽然本例中的卷 积神经网络很简单，但其精度肯定会超过第 2 章的密集连接网络。下列代码将会展示一个简单的卷积神经网络。它是Conv2D 层和 MaxPooling2D 层的堆叠。很快你就会知道这些层的作用。D)g2D)None重要的是，
3D感知（几何形状识别）
weixin_43384504的博客
03-20 1852
基于“剪影”轮廓的几何体识别 为什么不直接从3D的角度去识别呢？主要是考虑到通过剪影的方式计算量小； 主要的流程是： 以手势识别为例子，介绍整个2D深度图识别的过程。 通常由两种几乎路径来识别手势，分别是基于骨架模型和基于剪影的方法；重点说一下后者。 关于基于剪影的手势识别的流程如下： 其中，关键是手部的分割，这是最关键的！我们假设这一步我们已经解决了。对提取的手势还要进行...
3D点云--物体识别与检测算法详解（Detection）
最新发布
weixin_45590420的博客
06-21 2313
本文全面解析3D点云物体识别与检测技术，涵盖传统几何方法和深度学习方法。传统方法包括特征描述子+SVM和滑动窗口+3D HOG，而深度学习方法重点介绍PointNet系列和PV-RCNN框架。文章对比了2023年主流算法的性能指标，提供了Python和C++的端到端实现示例，并分享体素化加速、量化推理等优化技巧。最后展望多模态融合、4D时空检测等前沿方向，针对不同应用场景给出选型建议。核心挑战在于处理点云稀疏性、旋转不变性和实时性要求，技术路线需根据精度、速度需求权衡选择。
yolo3d目标检测识别，使用opencv技术基于深度学习
03-09
基于OpenCV的使用YOLOv3进行目标检测,使用YOLO神经网络的实时目标检测代码。
基于深度学习的三维人脸识别
07-09
在原有二维数据的基础上增加了样本的深度信息，增强了识别系统对光照、表情等影响因素的鲁棒性。
以相关组为基础的3D物体识别
海贼王
04-13 2万+
这次我们要解释如何以pcl_recognition模块来进行3D物体识别。特别地，它解释了怎么使用相关组算法为了聚类那些从3D描述器算法里面把当前的场景与模型进行匹配的相关点对点的匹配。(长难句)。对于每一次聚类，描绘了一个在场景中的可能模型实例，相关组算法也输出标识6DOF位姿估计的转换矩阵。 代码 #include #include #include #include #i
(三)卷积递归深度学习在3D物体分类中的应用(译文)
前端产品工程师
12-30 3121
卷积递归深度学习在3D物体分类中的应用 （Convolutional-Recursive Deep Learning for 3D Object Classification） Richard Socher, Brody Huval, Bharath Bhat, Christopher D. Manning, AndrewY. Ng Computer Science Department,
3D人脸识别：进一步突破的关键技术探索与应用
A3493947276的博客
08-17 3578
隐私保护与合规应用：随着隐私保护问题的日益凸显和法律法规的不断完善，未来的3D人脸识别技术将更加注重隐私保护和合规应用。通过不断优化数据采集技术、深度学习算法以及隐私保护技术等关键技术环节，并拓展其应用场景和商业模式，我们有理由相信这一技术将在未来发挥更大的作用并为社会带来更多的便利和福祉。虽然双目立体视觉技术在理论上具有较高的精度和灵活性，但其对硬件要求极高，特别是相机的焦距和两个摄像头的平面位置需要精确控制，这在一定程度上限制了其应用范围。同时，还可以探索新的应用场景和商业模式，推动行业的快速发展。
Vuforia（高通）识别3D物体
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Vampire的博客
05-24 2万+
先纠正上一篇博客中的一个错误上一篇中说道Database可以修改，但不能删除，这个是错误的，因为自己也是第一次做，网上也搜了很多资料，有一个说不能删除，只能修改，自己上传的也很少就没有考虑去做删除的操作，项目中需求用到了这。所以删除的操作如下：点击其中一个Target(例如：AR1)选择需要删除的Target点击Remove即可移除即可看到Img1已经被移除好了，开始进行识别3D物体这篇主要讲利用...
3D感知（特征提取与检测）
weixin_43384504的博客
03-19 1241
特征提取和检测，采用两种不同的方式，分别是基于深度图的方法，以及基于点云的方法。 把深度图看作强度图来做处理，使用边缘检测算子/局部方差来计算边缘。 由于使用边缘算子对深度图检测边缘，是检测深度发生突变的地方，故提取的边界主要是正方形在相应视角下，深度突变的地方。 如何检测处正方体的棱边呢？ 这里的主要的操作，是旋转点云，在重投影回深度图。在使用深度检测，最后的边缘处理棱边和...
A Large-Scale Car Dataset for Fine-Grained Categorization and Verification论文笔记
bailufeiyan的博客
01-24 3121
摘要： 主要工作1 收集了一个很大的数据集并且有丰富的标签信息（compcar） 主要工作2 基于以上的数据集做的(car model classification、car model verification、 attribute prediction) 主要围绕细粒度分类和验证，都是基于CNN的方法.
Filtration and Distillation: Enhancing Region Attention for Fine-Grained Visual Categorization
椰子奶糖的博客
09-04 1250
Filtration and Distillation: Enhancing Region Attention for Fine-Grained Visual Categorization 文章目录Filtration and Distillation: Enhancing Region Attention for Fine-Grained Visual Categorization参考背景 & 问题主体结构Discriminative Regions ProposingFeature Learn
深度学习实战：行为识别原理与应用
本课程——"深度学习-行为识别实战"，详细介绍了深度学习在行为识别领域的应用，涵盖了三大核心模块，分别是基于SlowFast网络的行为识别实战、使用C3D模型进行视频行为分类、以及视频异常行为检测。以下是各模块的...
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