RCNN是从图像中检测物体位置的方法,严格来讲不属于三维计算机视觉。但是这种方法却又非常非常重要,对三维物体的检测非常有启发,所以在这里做个总结。 1、RCNN - the original idea —— <Rich feature hierarchies ...
机器人视觉中有一项重要人物就是从场景中提取物体的位置,姿态。图像处理算法借助Deep Learning 的东风已经在图像的物体标记领域耍的飞起了。而从三维场景中提取物体还有待研究。目前已有的思路是先提取关键点,再使用各种局部特征描述子对关键点进行描述,最后与待检测物体进行比对,得到点 点的匹配。个别文章在之后还采取了ICP对匹配结果进行优化。 对于缺乏表面纹理信息,或局部曲率变化很小,或点云本身 ...
2016-10-18 08:29 1 3561 推荐指数:
RCNN是从图像中检测物体位置的方法,严格来讲不属于三维计算机视觉。但是这种方法却又非常非常重要,对三维物体的检测非常有启发,所以在这里做个总结。 1、RCNN - the original idea —— <Rich feature hierarchies ...
参考 1. 使用3DMM进行人脸重建中的配准方法; 2. face3d_github; 3. 多目三维重建; 4. 3DMM人脸重建_知乎; 完 ...
零、转置卷积介绍 『TensotFlow』转置卷积 TensorFlow转置卷积API详解 一、棋盘效应 当我们要用到深度学习来生成图像的时候,是往往是基于一个低分辨率且具有高层语义的图像 ...
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引言 已经有很多U-Net-Like的神经网络被提出。 U-Net适用于医学图像分割、自然图像生成。 在医学图像分割表现好: 因为利用了底层的特征(同分辨率级联)改善上采样的信息不足。 ...
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目前,计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科,包括计算机科学(图形、算法、理论、系统、体系结构),数学(信息检索、机器学习),工程学(机器人、语音、自然语言处理、图像处理),物理学(光学 ),生物学(神经科学)和心理学(认知科学)等等。许多科学家认为 ...