Feb, 2018

多目标单目视觉下的车辆姿态和形状估计

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TL;DR本文介绍了一种通过卷积神经网络提取车辆关键点，并利用交叉投影优化方法估算 3D 姿态，采用层级线框约束方法估算车辆形状的精确方法，可以应用于智能交通领域的视频监控网络，实现车辆定位和跟踪。实验结果表明，该方法在估算车辆姿态和形状方面表现优于现有的单目和立体方法。
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发现论文，激发创造
  • 基于 Multi-Task CNN 的概率车辆重建

    本研究提出了一种基于概率的方法，使用一种新型多任务 CNN 产生车辆方向、车辆关键点和线框边缘的概率分布，并将这些结果与三维视差信息结合到常见概率框架中，从而达到了最先进的结果。

    Feb, 2021

  • Mono3D++：具有两种尺度三维假设和任务先验的单目三维车辆检测

    本文提出了一种从单张图像中推断车辆 3D 姿态和形状的方法，采用可塑性线框模型生成车辆形状和姿态的精细尺度表示，并结合三个任务先验，包括无监督单目深度、地平面约束以及车辆形状先验，通过将前向投影误差整合到总能量函数中优化两级投影一致性来解决这个逆问题。

    Jan, 2019

  • 从单张图像中重建车辆：道路场景理解的形状先验

    该论文提出一种利用单个 RGB 图像重建车辆的方法，通过学习形状先验和使用卷积神经网络技术，恢复车辆的 3D 姿势和形状，同时通过迭代重新加权最小二乘（IRLS）方法对噪声进行建模和优化，以达到在自动驾驶领域中优于现有单眼和立体摄像头方法的结果。

    Sep, 2016

  • 野外单目 3D 人体姿势估计基于优化 CNN 监督

    提出了一种基于 CNN 的方法，利用现有的 3D 姿势数据和 2D 姿势数据进行迁移学习，在真实场景中实现了最先进的性能，同时引入了一个人类身体姿势估计的新训练集，并提出了一个覆盖室内和室外场景的新基准。

    Nov, 2016

  • 使用卷积神经网络进行非合作空间器交会姿态估计

    本文介绍了一种基于卷积神经网络的单目视觉姿态确定方法，涉及对姿态空间进行离散处理并使用 CNN 进行训练的设计和验证，同时提出了一种用于生成任何航天器 3D 模型高保真度图像的图像合成流水线，并通过分类和姿态准确性评估指标表明该体系结构具有理想的稳健性和可伸缩性。

    Sep, 2018

  • SAMP：用于四维车辆重建的形状和运动先验

    使用三维形状和运动先验来规范车辆的轨迹和形状，并通过在序列立体图像中施加共同的形状和运动模型，从而实现对车辆的姿态和形状的推断，得到了在 KITTI 数据集上的最新成果。

    May, 2020

  • 地球并非平坦：移动相机对陡峭和倾斜道路上车辆的单目重建

    本论文提出了一种在具有不同平面的路面上进行单目物体定位和形状估计的方法，并使用 KITTI 和 SYNTHIA-SF 基准测试了该方法，证明了其在任意形状的路面上能显著提高单目物体定位的效果。

    Mar, 2018

  • 单目三维车辆检测与跟踪

    提出了一种基于单目视觉的 3D 车辆检测和跟踪的在线框架，并利用 3D 车辆坐标信息和深度匹配对数据进行关联，并设计了一个基于 LSTM 的动作学习模块，以进行更准确的长期运动外推。实验结果表明，该跟踪系统可以提供抗干扰性更强的数据关联和跟踪能力，并且在跟踪 30 米内的行驶车辆方面比基于激光雷达的方法表现更好。

    Nov, 2018

  • 从单目图像估计多人三维人体姿态

    通过提出的 HG-RCNN 网络，借助 Mask-RCNN 和 Hourglass 结构进行多人 3D 人体姿态估计，实现对每个感兴趣区域（RoI）中 2D 关键点的先预测后提升，最终采用弱透视投影模型和焦距和根偏移的联合优化将估计的 3D 姿态置于相机坐标系下，该网络简单模块化且无需多人 3D 姿态数据集，取得了 MuPoTS-3D 数据集的最优性能，并能近似在相机坐标系下估计 3D 姿态。

    Sep, 2019

  • CoordiNet: 可靠车辆定位的不确定姿态回归器

    本文提出了一种基于神经网络的视觉相机重定位算法，名为 CoordiNet，该算法能够从单张图片中直接预测相机的姿态并提供姿态的不确定性估计。在大型基准数据集上的测试结果表明，该方法在自动驾驶车辆应用中具有很高的精度和实时性。

    Mar, 2021