May, 2023

基于贝叶斯决策的二维视觉查询定位

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TL;DR本文介绍了我们在 EGO4D 2023 视觉查询二维定位挑战赛中采用的方法。我们使用 Transformer 在更高维度上确定相似性并结合来自 Siamese Head 的低维度相似性生成后验概率，最终确定了视觉裁剪和所建议边界框之间的相似性。
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发现论文，激发创造
  • 自我中心视觉查询 2D 定位中负面帧至关重要

    该研究在 Ego4D dataset 基础上提出了针对 2D 视觉图像中的目标检测与跟踪问题的效率更高、效果更好的 baseline 解决方案，并在公共排行榜上表现出色。

    Aug, 2022

  • 城市环境下的跨视角图像匹配用于地理定位

    本文基于深度卷积神经网络，提出了一个新的框架，用于跨视角图像地理定位，包括 Faster R-CNN 和 Siamese 网络，并将其在一个新的数据集上进行了评估，结果表明该方法比其他方法具有更好的定位精度，并能够推广到未见过的位置。

    Mar, 2017

  • 使用稠密不确定度估计的视觉跨视图度量定位

    本文使用新型网络结构和更密集的卫星图像描述符进行多模式区域定位，可将度量定位误差中位数相对于同一区域、跨区域和跨时间的现有技术分别降低 51％、37％和 28％。

    Aug, 2022

  • M3D-RPN: 单目三维区域建议网络用于目标检测

    本研究提出了一种基于几何关系的 monocular 三维物体检测方法，通过单独的三维区域建议网络和深度感知卷积层，能够有效地改善基于图像的三维物体检测在自动驾驶领域中的表现。在 KITTI 数据集上，与其他之前的方法相比，M3D-RPN 方法在单眼三维物体检测和俯视图检测任务中都表现出显著的性能提升。

    Jul, 2019

  • 使用深度学习和几何学进行 3D 边界框估计

    本文提出了一种使用单张图片进行三维目标检测与姿态估计的方法，通过使用深度卷积神经网络来回归相对稳定的三维目标属性，并使用二维边界框提供的几何约束来组合这些估计，从而产生完整的三维边界框。

    Dec, 2016

  • 使用稀疏语义 3D 地图的视觉定位

    本文提出了一种基于结构和图像的语义匹配方法，能够在诸如季节、亮度、天气和昼夜变化等多种条件下实现准确和稳健的视觉定位，实验证明该方法相较于现有技术有显著的提升。

    Apr, 2019

  • 基于几何约束的车辆识别：使用三维透视网络

    本研究基于车辆的单一 RGB 图像，提出了一种学习框架，其将 3D 视角的特征表示与 2D 外观特征相结合进行车辆识别，通过在 BoxCars 数据集上的分类和验证任务中取得优越性能的结果验证了该方法的有效性。

    Mar, 2019

  • InLoc: 室内稠密匹配和视角合成的视觉定位

    本文研究了室内大规模定位中基于景深匹配和虚拟视图合成的视觉方法，通过收集新的大规模数据集进行实验，证明了该方法在 6DoF 姿态预测方面明显优于现有方法。

    Mar, 2018

  • 通过调整领域地图以适应深度预测不准确性，实现无人机鲁棒单目定位

    提出了一种新颖的单目定位框架，通过联合训练基于深度预测的深度学习和基于贝叶斯滤波的姿态推理，能够显著改进模型可伸缩性和环境变化的容忍度，即使深度预测非常差，也能保持高精度的姿态准确性，并且相对于标准的深度学习具有更高的光照变化下的姿态准确性。

    Oct, 2022

  • DASGIL: 面向语义和几何感知的基于图像的领域自适应定位

    本文提出一种基于多任务架构的视觉定位方法，通过将几何和语义信息融合到多尺度的嵌入表示中，使用有效的多尺度特征鉴别器进行对抗性训练，从虚拟数据集到现实世界数据集的领域适应，以实现图像检索定位及大规模地点识别。该方法在 Extended CMU-Seasons 数据集和 Oxford RobotCar 数据集上进行验证，结果表明本方法在具有挑战性的环境下的检索定位和大规模地点识别的表现优于现有方法。

    Oct, 2020