論文地址： https: arxiv.org abs . v 代碼鏈接：https: sites.google.com view packtracking 演示視頻： https: www.bilibili.com video av 簡介 作者提出了一種基於RGB D的深度學習方法 PACK，能夠實時的跟蹤已知類別物體。通過學習用少量的三維關鍵點來簡潔地表示一個物體，基於這些關鍵點，通過關鍵點匹 ...
2020-03-29 10:41 0 770 推薦指數：
論文地址：https://arxiv.org/abs/1901.02970 github鏈接：https://github.com/hughw19/NOCS_CVPR2019 類別級6D物體位姿和尺寸估計的標准化物體坐標空間 簡介 本文的目標是估計 ...
目標檢測中的anchor-based 和anchor free 1. anchor-free 和 anchor-based 區別 深度學習目標檢測通常都被建模成對一些候選區域進行分類和回歸的問題。在單階段檢測器中，這些候選區域就是通過滑窗方式產生的 anchor；在兩階段檢測器中，候選 ...
。 1.目標檢測算法一般可分為anchor-based、anchor-fre ...
論文原址：https://arxiv.org/abs/1904.03797 摘要 FoveaBox屬於anchor-free的目標檢測網絡，FoveaBox直接學習可能存在的圖片種可能存在的目標，這期間並不需要anchor作為參考。主要靠兩方面實現:（1）產生類別敏感的語義 ...
前言 本文介紹一篇CVPR2020的論文，它在paperswithcode上獲得了16887星，谷歌學術上有261的引用次數。 論文主要介紹了目標檢測現有的研究進展、anchor-based和anchor-free的背景和各自的方法差異，並提出了一種新的正負樣本選擇方案，用於消除 ...
is a representation in form of a dense 3D object coordinate label ...
轉載“6D姿態估計匯總”：https://juejin.im/post/5e6725d851882549431fff4f https://juejin.im/post/5e6727436fb9a07cc10ab320 知乎，6D姿態估計匯總，持續更新中：https ...
！ anchor based 和 anchor free的問題 Anchor-based 方法處理 ...
