3d annotations | BriefGPT - AI 论文速递

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RoScenes：道路感知的大规模多视角三维数据集
在 RoScenes 中介绍了最大的多视角路边感知数据集，旨在为更具挑战性的交通场景的视觉中心 Bird's Eye View (BEV) 方法的发展提供参考。RoScenes 的亮点包括显着大的感知区域、完整的场景覆盖和拥挤的交通。通过
PDF2 months ago
野外的 RGBD 物体：从 RGB-D 视频中扩展现实世界的 3D 物体学习
我们介绍了一个名为 WildRGB-D 的新型 RGB-D 物体数据集，该数据集以自然环境中的实际采集为基础，与其他数据集相比，它的直接深度采集使得 3D 标注和下游应用更加准确和广泛。
PDF5 months ago
HANDAL: 真实世界中可操作对象类别的数据集，包含姿势注释、可用性和重建
我们介绍了 HANDAL 数据集，用于类别级别的物体姿态估计和可用性预测。与以前的数据集不同，我们的数据集专注于适合机器人操纵的具有适当大小和形状的可操作物体，如钳子、器具和螺丝刀。我们的注释过程简化，只需要一台现成摄像机和半自动处理，可以
PDFa year ago
CVPRLPFormer: 多任务网络 LiDAR 姿态估计 Transformer
本文介绍了一种使用 LiDAR 和 3D 注释的姿势估计方法 LPFormer，该方法使用第一阶段的多级特征表示检测人类边界框并提取特征表示，第二阶段的基于 Transformer 的网络使用这些特征来回归人体关键点，并在 Waymo Op
PDFa year ago
ECCVS$^2$Contact：基于图网络的半监督学习三维手对象接触估计
本文提出了一种半监督学习的框架，通过利用视觉和几何一致性约束生成伪标签来实现从单眼图像中学习接触。在使用少量标注数据的情况下，我们的模型能够实现比基于 PointNet 的方法更好的结果。使用接触映射提高了手 - 物体交互的准确性，并可以对
PDF2 years ago
全景城市场景分割的 3D 到 2D 标签转移的 Panoptic NeRF
本研究提出了一种新的 3D 到 2D 标签转换方法 - Panoptic NeRF 用于语义分割和实例分割任务，它利用了现有数据集中 2D 语义线索和粗糙 3D 标注信息的统一，实现了多视角一致的二维标签生成，可以提高多视角下的几何语义渲染
PDF2 years ago