Formas deslizantes para la detección de objetos 3D en imágenes de profundidad - Code World

Formas deslizantes para la detección de objetos 3D en imágenes de profundidad

Others 2020-10-03 21:07:43 views: null

NoSuchKey

Supongo que te gusta

Origin blog.csdn.net/wi162yyxq/article/details/76735538

Formas deslizantes para la detección de objetos 3D en imágenes de profundidad

Zoom dinámico en la red para la detección rápida de objetos en imágenes grandes

Detección de imágenes: PETR: transformación de incrustación de posición para la detección de objetos 3D de múltiples vistas (ECCV 2022)

Detección de objetos orientados en imágenes aéreas con vectores con reconocimiento de límites de caja (BBAVectors) para lograr la detección de objetivos del marco de rotación de imágenes de teledetección

[Notas de papel] MonoNeRD: representaciones similares a NeRF para la detección de objetos monoculares en 3D

[Introducción fácil] Dos formas de usar imágenes para mostrar el estado de los personajes en 3D en tiempo real en la interfaz de usuario

Detección de imágenes: RetinaNet: pérdida focal para la detección de objetos densos (arXiv 2018)

[Notas de papel] PillarNeXt: Repensar los diseños de redes para la detección de objetos 3D en nubes de puntos LiDAR

DEMM: La estimación de profundidad es lo más importante: mejorar la estimación de profundidad por objeto para la detección monocular 3D

【ICCV 2023】FocalFormer3D: Centrándose en instancias difíciles para la detección de objetos 3D

Lectura en papel: EPNet: Mejora de características de puntos con ImageSemantics para la detección de objetos 3D

Python: use Scikit-image para realizar la detección de bordes (bordes) en imágenes de detección remota

Aprendizaje profundo para la detección de intrusiones basada en imágenes: A Sur

Detección de imágenes: FCOS3D: Detección de objetos 3D monoculares de una etapa totalmente convolucional (ICCVW 2021)

caso opencv 06: comparación de la detección de obstáculos en el paso de incendios y la detección de profundidad de yolo basada en la comparación de imágenes opencv

9 imágenes para un análisis en profundidad de ConcurrentHashMap

Cuatro formas de lograr la circularidad en imágenes flutter

Python: use Scikit-image para realizar la extracción de características de detección de esquinas (esquina) en imágenes de detección remota

Práctica de aprendizaje profundo (10): Uso de PyTorch para la segmentación de imágenes médicas en 3D

[Notas de papel] NeRF-Det: Aprendizaje de la representación volumétrica basada en la geometría para la detección de objetos 3D con múltiples vistas

Matlab realiza la conversión de imagen de profundidad en nube de puntos 3D

【论文笔记】Ada3D: Explotación de la redundancia espacial con inferencia adaptativa para una detección eficiente de objetos 3D

Paquete de carga de imágenes deslizantes

Una encuesta de detección de objetos monoculares en 3D

¡26 páginas de reseñas, 99 referencias! ¡Tecnología de detección de objetos 3D para conducción autónoma! ¡Producido por la Universidad Renmin de China!

[Notas de papel] SVDM: modelo de difusión de vista única para la detección de objetos 3D pseudoestéreo

[Comprensión profunda de PyTorch] Ejemplo de proyecto práctico de PyTorch: exploración en profundidad de la clasificación de imágenes, detección de objetivos y análisis de sentimientos

[Notas de papel] RCM-Fusion: Fusión multinivel de radar y cámara para la detección de objetos 3D

ICCV 2023 | Nuevo SOTA para la detección de objetos 3D semisupervisada: coincidencia densa y compensación de cuantificación

【IPMI 2023】Replanteamiento de la detección de límites en modelos de aprendizaje profundo para la segmentación de imágenes médicas

Recomendado

Clasificación

Diario

Más

2025-03-21(0)

2025-03-20(0)

2025-03-19(0)

2025-03-18(0)

2025-03-17(0)

2025-03-16(0)

2025-03-15(0)

2025-03-14(0)

2025-03-13(0)

2025-03-12(0)