Jun, 2019

3D-RelNet：三维预测的联合物体和关系网络

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TL;DR本研究提出了一种基于深度学习的方法，结合独立对象的预测和对象间关系的推理，实现场景中物体的三维形状和姿态预测，并在不同数据集上进行了性能测试。
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发现论文，激发创造
  • 基于关系网络的 3D 人体姿态估计

    本文提出了一种基于神经网络的新型三维人体姿态估计算法，采用关系网络的结构来捕捉不同身体部位之间的关系，并使用每对不同身体部位生成的特征的平均值进行 3D 姿态估计，提出的网络在 Human 3.6M 数据集中实现了最先进的性能，并能在缺失关节的情况下有效地产生可信的结果。

    May, 2018

  • 基于关系图网络的点云三维物体检测

    本文提出了一种基于卷积神经网络的关系图网络模型，该模型利用方向特征、语义特征和空间坐标，结合盒子候选回归和点注意池化，探索关系图对于提高候选物体外观特征的影响，最终成功实现了在点云中检测三维物体的任务。

    Nov, 2019

  • 3DRP-Net: 三维相对位置感知网络用于三维视觉对接

    本研究提出了一种名为 3DRP-Net 的关系感知单阶段框架，能够有效捕捉物体之间的相对空间关系，并增强物体属性。通过分析对象对之间的相对关系和减少冗余点引起的空间模糊性，我们的方法在三个基准测试中均优于所有现有的方法。

    Jul, 2023

  • 关系网络用于物体检测

    本研究提出一种基于对象关系模块的深度学习模型，可以同时处理对象之间的外观特征和几何关系，从而提高了对象识别和重复去除步骤，在 CNN-based detection 中显著地有效，且无需额外 supervision，是第一个完全端到端的物体检测器。

    Nov, 2017

  • 使用深度神经网络进行 3D 人体姿态结构预测

    本文提出了一种基于深度学习回归体系结构的 3D 人体姿势结构预测方法，该方法借助于过度完备的自动编码器并考虑关节从属关系，优于现有技术，包括结构保留和预测准确性两方面。

    May, 2016

  • 使用深度关系网络检测视觉关系

    通过深度关系网络的嵌入式框架，探讨和利用对象之间以及它们的关系之间的统计依赖关系，从而实现更好的图像理解能力。

    Apr, 2017

  • 通用相对物体姿态估计的三维感知假设与验证

    通过单个参考视图与查询图像之间的相对物体姿态估计，我们提出了一种基于假设和验证框架的新方法，并引入了一种 3D 感知验证，以衡量可靠性，证明了我们方法在相对姿态估计和处理未见过的物体时的鲁棒性。

    Oct, 2023

  • 形状推姿：任意三维物体的深度姿态估计

    我们提出了一种完全通用的深度姿态估计方法，通过动态条件姿态估计和目标物体的 3D 模型表示相结合，能够对不属于预定义类别的自然实体进行训练并将其推广到全新类型的 3D 对象。

    Jun, 2019

  • GraphRelate3D：上下文相关的基于关系图的三维物体检测

    通过引入对象关系模块和图神经网络（GNN），从周围建议中提取空间信息并改进 3D 对象检测，该方法在 KITTI 数据集上相较基准方法 PV-RCNN 在简单、中等和困难难度级别的汽车类上分别提升了 0.82%、0.74% 和 0.58%，在中等和困难难度级别的 BEV AP 上优于基准方法超过 1%。

    May, 2024

  • 面向人 - 物交互检测的姿态感知多层特征网络

    本文介绍了一种利用人体姿态提示的多层次关系检测策略，通过深度学习的方法将人体姿态融入到三个语义层面的关系表示中，以解决人体场景中精细化的物体交互识别问题。实验证明本方法在公共基准测试中表现优异。

    Sep, 2019