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CVPR2020|ACGPN:基于图像的虚拟换装新思路.本文介绍的是CVPR2020入选论文《TowardsPhoto-RealisticVirtualTry-OnbyAdaptivelyGenerating↔PreservingImageContent》。.我们主要着眼于同一个人物模特的2d虚拟换装，示意图如下。.multi-pose的就不在我们的讨论范围之内了。.ACGPN利用...
论文中假设三维框的顶点投影到图上应该包含在图像目标2维框内，故8个点投影出的x的最小值应该等于2D框的最小的x，即左上点的x坐标；8个点投影出的y的最小值应该等于2D框的最小的y，即左上点的y坐标；8个点投影出的x的最大值应该等于2D框的最大的x
一、KinectFusion.帝国理工的Newcombe等人在2011年提出的KinectFusion，可在不需要RGB图而只用深度图的情况下就能实时地建立三维模型。.KinectFusion算法首次实现了基于廉价消费类相机的实时刚体重建，在当时是非常有影响力的工作，它极大的推动了实时稠密三维重建...
2D-slam激光slam:开源代码的比较HectorSLAMGmappingKartoSLAMCoreSLAMLagoSLAM最近找到一篇论文比较了一下目前ros下2D激光slam的开源代码效果比较:详细参见论文:Anevaluationof2DSLAMtechniquesavailableinrobotoperatingsystem1.
我在回答结尾会引用一篇论文，来支持3DUNet不一定优于2DUNet。下面我将先从三个角度，谈谈3D和2D的区别。1.从数据格式角度，3D数据和2D数据的不同是，多了一个方向的信息。2D数据的表达为(x,y),3D数据的表达为(x,y,z)。
基于Images的3D目标检测.方法描述：通过3D体素模式（例如3DVP）运用一系列的ACF检测器去做2D的检测和3D姿态的估计。.尚存缺点：Image-based的方法通常都依赖于精确的深度估计或标记检测。.改进思路：融合雷达点云去提高3D…
生成对抗网络（GAN）的18个绝妙应用.生成对抗网络（GAN）是生成模型的一种神经网络架构。.生成模型指在现存样本的基础上，使用模型来生成新案例，比如，基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。.GAN是使用两个神经网络模型训练而成的...
KITTI数据集概述.KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的算法评测数据集。.该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(opticalflow)，视觉测距(visualodometry)，3D物体检测(objectdetection)和3D...
在多个3D数据集上的研究结果表明本论文提出的方法可以重建3D人类形状，准确率高达4.5mm（比真值姿势的3.1mm稍高一些），尽管单目视频很模糊。研究者提供了其数据集和源代码[1]。方法
值得一提的是，这次还有特斯拉的自动驾驶入选。.在特斯拉的AIday上，人工智能总监AndrejKarpathy展示了特斯拉如何通过8个摄像头来获取图像到道路...
CVPR2020|ACGPN:基于图像的虚拟换装新思路.本文介绍的是CVPR2020入选论文《TowardsPhoto-RealisticVirtualTry-OnbyAdaptivelyGenerating↔PreservingImageContent》。.我们主要着眼于同一个人物模特的2d虚拟换装，示意图如下。.multi-pose的就不在我们的讨论范围之内了。.ACGPN利用...
论文中假设三维框的顶点投影到图上应该包含在图像目标2维框内，故8个点投影出的x的最小值应该等于2D框的最小的x，即左上点的x坐标；8个点投影出的y的最小值应该等于2D框的最小的y，即左上点的y坐标；8个点投影出的x的最大值应该等于2D框的最大的x
一、KinectFusion.帝国理工的Newcombe等人在2011年提出的KinectFusion，可在不需要RGB图而只用深度图的情况下就能实时地建立三维模型。.KinectFusion算法首次实现了基于廉价消费类相机的实时刚体重建，在当时是非常有影响力的工作，它极大的推动了实时稠密三维重建...
2D-slam激光slam:开源代码的比较HectorSLAMGmappingKartoSLAMCoreSLAMLagoSLAM最近找到一篇论文比较了一下目前ros下2D激光slam的开源代码效果比较:详细参见论文:Anevaluationof2DSLAMtechniquesavailableinrobotoperatingsystem1.
我在回答结尾会引用一篇论文，来支持3DUNet不一定优于2DUNet。下面我将先从三个角度，谈谈3D和2D的区别。1.从数据格式角度，3D数据和2D数据的不同是，多了一个方向的信息。2D数据的表达为(x,y),3D数据的表达为(x,y,z)。
基于Images的3D目标检测.方法描述：通过3D体素模式（例如3DVP）运用一系列的ACF检测器去做2D的检测和3D姿态的估计。.尚存缺点：Image-based的方法通常都依赖于精确的深度估计或标记检测。.改进思路：融合雷达点云去提高3D…
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值得一提的是，这次还有特斯拉的自动驾驶入选。.在特斯拉的AIday上，人工智能总监AndrejKarpathy展示了特斯拉如何通过8个摄像头来获取图像到道路...
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