Middlebury数据集 http://vision.middlebury.edu/stereo/data/ KITTI数据集简介与使用 https://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 http://www.dataguru.cn/article-12197-1.html 摘要: 一路走来,Matterport见证了3D数据集在深度学习多领域的巨大力量.我们在这个领域研究了很久,希望将一部分数据分享给研究者使用.令人兴奋的是…

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 Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数…

2018年8月29日,由美团.创新工场.搜狗.美图联合主办的“AI Challenger 2018全球AI挑战赛”正式启动.美团CTO罗道峰.创新工场CEO李开复.搜狗CEO王小川和美图CEO吴欣鸿共同启动了本次大赛,盛况空前.本次大赛整体奖金规模超过300万人民币. 想报名的同学,点这里! 本次大赛共投入千万元规模以上的资金,建设了十余个全新高质量数据集,已成为目前国内规模最大的科研数据集平台和最大的非商业化竞赛平台.在2017年,有来自全球65个国家的8892支团队参加了大赛,覆盖国内外34…

引言 传统的3D卷积神经网络(CNN)计算成本高,内存密集,容易过度拟合,最重要的是,需要改进其特征学习能力.为了解决这些问题,我们提出了整流局部相位体积(ReLPV)模块,它是标准3D卷积层的有效替代方案.所述ReLPV 块提取相在3D局部邻域(例如,\(3×3×3\))输入图的每个位置以获得特征图.通过在每个位置的3D局部邻域中的多个固定低频点处计算3D短期傅里叶变换(STFT)来提取相位.然后,在通过激活函数之后,在不同频率点处的这些特征图被线性组合.所述ReLPV块提供至少,显著参数节约…

文章:How far are we from solving the 2D & 3D Face Alignment problem?-(and a dataset of 230,000 3D facial landmarks) 作者:诺丁汉大学的Adrian Bulat& Georgios Tzimiropoulos Github:https://github.com/1adrianb/face-alignment 2D-FAN:https://www.adrianbulat.com/do…

3D车道线检测:Gen-LaneNet Gen-LaneNet: A Generalized and Scalable Approach for 3D Lane Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.10656 摘要 提出了一种广义的.可扩展的方法,称为Gen-LaneNet,用于从单个图像中检测3D车道.该方法受到最新最先进的3D LaneNet的启发,是一个统一的框架,可在单个网络中解决图像编码.特征空间变换和3D车道预测.这个设计方案复杂度为G…

3D打印:三维智能数字化创造(全彩)(全球第一本系统阐述3D打印与3D智能数字化的专业著作) 吴怀宇 编   ISBN 978-7-121-22063-0 2014年1月出版 定价:99.00元 428页 16开​ ​编辑推荐​ 本书包含最新创客实践:组装3D打印机,开设3D照相馆,制作四轴飞行器...... 拥有众多读者群体:操作实战派.技术方法派.商业运作派.大局宏观派.学院理论派...... 操作实战派:面向所有对3D打印感兴趣的读者,包括3D打印操作.3D智能数字化扫描.建模.网格处理(…

WebGL可以用来做3D效果的全景图呈现,例如故宫的全景图.但有时候我们不仅仅只是呈现全景图,还需要增加互动.故宫里边可以又分了很多区域,例如外朝中路.外朝西路.外朝东路等等.我们需要在3D图上做一些标记表示某个小的区域.当点击这个标记时,界面切换到对应标记区域的全景图.下图是实现此功能的一个小DEMO: 如何实现这样的功能?通过本篇的介绍,我们可以了解到以上交互过程的代码实现方式.这里我先提出几个问题 1).如何获取3D全景图某个地址的3D坐标? 2).如何将获取的地址的3D坐标转换为屏幕上的…

使用卷积神经网络(CNN)架构的深度学习(DL)现在是解决图像分类任务的标准解决方法.但是将此用于处理3D数据时,问题变得更加复杂.首先,可以使用各种结构来表示3D数据,所述结构包括: 1  体素网格 2   点云 3  多视图 4  深度图 对于多视图和深度图的情况,该问题被转换为在多个图像上使用2D CNN解决.通过简单定义3D卷积核,可以将2D CNN的扩展用于3D Voxel网格.但是,对于3D点云的情况,目前还不清楚如何应用DL工具.但是之前也已经有几种解决办法了,具体可以参看 htt…

来自云从科技和上海交通大学的研究者近期提出一种新型框架 DenseBody,可直接从一张彩色照片中获取 3D 人体姿势和形状.该研究设计了一种高效的 3D 人体姿势和形状表示,无需中间表示和任务,端到端地实现从单个图像到 3D 人体网格的生成. 多年以来,如何从单一图像估计人体的姿势和形状是多项应用都在研究的问题.研究者提出不同的方法,试图部分或者联合地解决此问题.本文将介绍一种端到端的方法,使用 CNN 直接从单个彩色图像重建完整的 3D 人体几何. 该领域的早期研究使用迭代优化方法从 2D…