论文链接:https://arxiv.org/pdf/1902.09738v2.pdf 这两个月忙着做实验 博客都有些荒废了,写篇用于3D检测的论文解读吧,有理解错误的地方,烦请有心人指正). 博客原作者Missouter,博客园链接https://www.cnblogs.com/missouter/,欢迎交流. [Abstract] 该论文提出了一种结合图像中语义.几何学与稀疏.稠密信息的3D目标检测算法. 该算法用Faster R-CNN接收作为立体输入的左右图像,同时检测.联系两幅图像中的…

本文链接:https://blog.csdn.net/williamyi96/article/details/89207640由于最近做到了一些 3D Hand Pose Estimation 相关的内容,因而看了这篇CVPR19的 oral 论文,官方说公布源代码,但是github给的是个空repo,希望早点开源吧. 近些年来,基于 RGB图像+depth map 的 3D Hand Pose Estimation 在多个数据榜上基本饱和了,而由于本身2D single rgb image 生…

CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation  for 3D Semantic Segmentation 摘要 无监督域自适应(UDA)对于解决新域中缺少注释的问题至关重要.有许多多模态数据集,但大多数UDA方法都是单模态的.在这项工作中,我们探索如何从多模态学*,并提出跨模态UDA(xMUDA),其中我们假设存在二维图像和三维点云进行三维语义分割.这是一…

CVPR2020论文解读:3D Object Detection三维目标检测 PV-RCNN:Point-Voxel Feature Se tAbstraction for 3D Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdf 本文在LITTI数据集3D Object Detection三维目标检测性能排名第一. 摘要 提出了一种新的高性能的三维目标检测框架:点体素RCNN(PV-RCNN),用于从点云中精确检测三维目标.该方…

Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文解读(VLDB 2021) 本篇博客是对Fauce:Fast and Accurate Deep Ensembles with Uncertainty for Cardinality Estimation 论文的解读.原文链接为p1950-liu.pdf (vldb.org) 本文设计一种基于集成深度神经网络的基于查询的选择度估…

论文信息 论文标题:Accurate Learning of Graph Representations with Graph Multiset Pooling论文作者:Jinheon Baek, Minki Kang, Sung Ju Hwang论文来源:2021, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 图池化存在的问题:获得的图表示需进一步使用池化函数将一组节点表示映射为紧凑的形式.对所有节点表示的简单求和或平均都平等地考虑所有节点特征…

这周看了一篇动态网格序列水印的论文,由于目前在网格序列上做水印的工作特别少,加之我所看的这篇论文中的叙述相对简洁,理解起来颇为困难.好在请教了博士师兄,思路明朗了许多,也就把这思路整理在此了. 论文作者提出了一种三维网格序列盲水印算法,在他们的算法中用到了小波分析.我对小波分析只有一个大概的了解,所以细节的理解上可能不尽正确,索性就不详细解释小波分解的知识了. 首先介绍论文中水印的产生: 此篇论文中的水印为 W= +1 或 W = -1,具体位数上嵌入+1还是 -1 作者没有做详细解释 然后介绍…

论文信息 论文标题:ToAlign: Task-oriented Alignment for Unsupervised Domain Adaptation论文作者:Guoqiang Wei, Cuiling Lan, Wenjun Zeng, Zhizheng Zhang, Zhibo Chen论文来源:NeurIPS 2021论文地址:download 论文代码:download 1 域对抗介绍 域对抗思想: $\begin{array}{l}\underset{D}{\operatornam…

背景 在2012 Imagenet LSVRC比赛中,Alexnet以15.3%的top-5 错误率轻松拔得头筹(第二名top-5错误率为26.2%).由此,ConvNet的潜力受到广泛认可,一炮而红.既然convNet在图像分类任务上能取得好成绩,是不是也能放到目标检测任务上呢.本文就是用convNet解决目标检测任务的首次探索.在PASCAL VOC 2010上的mAP达到了53.7%. 方法 模型一共分为三个模块. (1)region proposals(区域推荐)).在一张整图上面产生很…

Computer Graphics Research Software Helping you avoid re-inventing the wheel since 2009! Last updated December 5, 2012.Try searching this page for keywords like 'segmentation' or 'PLY'.If you would like to contribute links, please e-mail them to rms@…