,3D特征点是3D点的三维空间中的位置的表示,该点周围信息一般具有一定的几何性质。 举个例子:广泛使用的 ...
论文提出PConv为对特征金字塔进行 D卷积,配合特定的iBN进行正则化,能够有效地融合尺度间的内在关系,另外,论文提出SEPC,使用可变形卷积来适应实际特征间对应的不规律性,保持尺度均衡。PConv和SEPC对SOTA的检测算法有显著地提升 ,并且没有带来过多的额外计算量 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Scale Equalizing Pyramid Convolution for ...
2020-05-26 09:26 0 777 推荐指数:
,3D特征点是3D点的三维空间中的位置的表示,该点周围信息一般具有一定的几何性质。 举个例子:广泛使用的 ...
还是紧接着上一文章的思路继续介绍3D特征点的基本概念问题,还是这个表格: Feature Name Supports Texture / Color Local / Global / Regional Best Use Case ...
目录 数据的图示 不同类型的基于图的特征 节点属性 局部结构特征 节点嵌入 DeepWalk简介 在Python中实施DeepWalk以查找相似的Wikipedia页面 数据的图示 当你想到“网络”时,会想到什么?通常是诸如社交 ...
上一节中,我们介绍了Harris角点检测。角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变。这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决。尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature ...
3D目标检测(CVPR2020:Lidar) LiDAR-Based Online 3D Video Object Detection With Graph-Based Message Passing and Spatiotemporal Transformer Attention 论文地址 ...
作者:蒋天园 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 汇总|3D目标检测文章(CVPR2020) 前言 今年CVPR20-paper-list前几天已经出了,所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示,3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内 ...
SIFT特征-尺度不变特征理解 简介 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子。该方法于1999年由David Lowe首先发 ...
作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理、三维重建、姿态估计、SLAM、3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints ...