3D 特征點概述（1）
，3D特征點是3D點的三維空間中的位置的表示，該點周圍信息一般具有一定的幾何性質。 舉個例子：廣泛使用的 ...
原文：SEPC：使用3D卷積從FPN中提取尺度不變特征，漲點神器 | CVPR 2020
論文提出PConv為對特征金字塔進行 D卷積，配合特定的iBN進行正則化，能夠有效地融合尺度間的內在關系，另外，論文提出SEPC，使用可變形卷積來適應實際特征間對應的不規律性，保持尺度均衡。PConv和SEPC對SOTA的檢測算法有顯著地提升 ，並且沒有帶來過多的額外計算量 來源：曉飛的算法工程筆記 公眾號 論文: Scale Equalizing Pyramid Convolution for ...
2020-05-26 09:26 0 777 推薦指數：
相關推薦
3D 特征點概述（2）
還是緊接着上一文章的思路繼續介紹3D特征點的基本概念問題，還是這個表格： Feature Name Supports Texture / Color Local / Global / Regional Best Use Case ...
使用DeepWalk從圖中提取特征
目錄 數據的圖示 不同類型的基於圖的特征 節點屬性 局部結構特征 節點嵌入 DeepWalk簡介 在Python中實施DeepWalk以查找相似的Wikipedia頁面 數據的圖示 當你想到“網絡”時，會想到什么？通常是諸如社交 ...
第十二節、尺度不變特征(SIFT)
上一節中,我們介紹了Harris角點檢測。角點在圖像旋轉的情況下也可以檢測到，但是如果減小(或者增加)圖像的大小，可能會丟失圖像的某些部分，甚至導致檢測到的角點發生改變。這樣的損失現象需要一種與圖像比例無關的角點檢測方法來解決。尺度不變特征變換(Scale-Invariant Feature ...
3D目標檢測（CVPR2020：Lidar）
3D目標檢測（CVPR2020：Lidar） LiDAR-Based Online 3D Video Object Detection With Graph-Based Message Passing and Spatiotemporal Transformer Attention 論文地址 ...
匯總|3D目標檢測文章(CVPR2020)
作者：蔣天園 來源：公眾號@3D視覺工坊 鏈接： 匯總|3D目標檢測文章(CVPR2020) 前言 今年CVPR20-paper-list前幾天已經出了，所以這里做一點大致的綜述介紹在CVPR20上在3D目標檢測的一些文章。如下圖所示，3D目標檢測按照大方向可以分為室外和室內 ...
[機器視覺] SIFT特征-尺度不變特征理解
SIFT特征-尺度不變特征理解 簡介 SIFT，即尺度不變特征變換（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用於圖像處理領域的一種描述。這種描述具有尺度不變性，可在圖像中檢測出關鍵點，是一種局部特征描述子。該方法於1999年由David Lowe首先發 ...
CVPR2020文章匯總 | 點雲處理、三維重建、姿態估計、SLAM、3D數據集等(12篇)
作者：Tom Hardy Date：2020-04-15 來源：CVPR2020文章匯總 | 點雲處理、三維重建、姿態估計、SLAM、3D數據集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints ...