论文地址： https: arxiv.org abs . v 代码链接：https: sites.google.com view packtracking 演示视频： https: www.bilibili.com video av 简介 作者提出了一种基于RGB D的深度学习方法 PACK，能够实时的跟踪已知类别物体。通过学习用少量的三维关键点来简洁地表示一个物体，基于这些关键点，通过关键点匹 ...
2020-03-29 10:41 0 770 推荐指数：
论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.02970 github链接：https://github.com/hughw19/NOCS_CVPR2019 类别级6D物体位姿和尺寸估计的标准化物体坐标空间 简介 本文的目标是估计 ...
目标检测中的anchor-based 和anchor free 1. anchor-free 和 anchor-based 区别 深度学习目标检测通常都被建模成对一些候选区域进行分类和回归的问题。在单阶段检测器中，这些候选区域就是通过滑窗方式产生的 anchor；在两阶段检测器中，候选 ...
。 1.目标检测算法一般可分为anchor-based、anchor-fre ...
论文原址：https://arxiv.org/abs/1904.03797 摘要 FoveaBox属于anchor-free的目标检测网络，FoveaBox直接学习可能存在的图片种可能存在的目标，这期间并不需要anchor作为参考。主要靠两方面实现:（1）产生类别敏感的语义 ...
前言 本文介绍一篇CVPR2020的论文，它在paperswithcode上获得了16887星，谷歌学术上有261的引用次数。 论文主要介绍了目标检测现有的研究进展、anchor-based和anchor-free的背景和各自的方法差异，并提出了一种新的正负样本选择方案，用于消除 ...
is a representation in form of a dense 3D object coordinate label ...
转载“6D姿态估计汇总”：https://juejin.im/post/5e6725d851882549431fff4f https://juejin.im/post/5e6727436fb9a07cc10ab320 知乎，6D姿态估计汇总，持续更新中：https ...
！ anchor based 和 anchor free的问题 Anchor-based 方法处理 ...
