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OfCaM: 通过无需优化的相机运动和尺度校准实现全局人体网格恢复
通过直接校准未知的尺度因子，Optimization-free Camera Motion Scale Calibration (OfCaM) 提供了一种新的方法来实现准确的相机运动尺度校准，从而改进了全局人体运动估计任务，相较于基于优化方
PDF4 days ago
CVPR基于 RGB-D 和惯性场景流的相机运动估计
该研究介绍了一种新的相机运动估计方法，通过场景流集成 RGB-D 图像和惯性数据，旨在在刚性三维环境中准确估计相机运动和惯性测量单元（IMU）状态。通过对合成数据和真实数据进行评估，结果显示这两个传感器的融合相比仅使用视觉数据具有更高的相机
PDF2 months ago
正确损失：基于学习的视觉里程计中的欧几里得和黎曼度量
本研究重点概述了视觉里程计（VO）网络中的不同姿态表示和度量函数。通过在 VO 网络 DeepVO 中实现基于欧拉角、四元数和弦距离的损失函数并分析其对性能的影响，我们研究了姿态表示和损失函数对网络收敛和泛化的显著影响。实验结果表明，符合度
PDF6 months ago
使用遗传算法的密集视觉里程计
本研究通过使用基于遗传算法的迭代遗传算法来估计以静态场景中的 RGB-D 图像为基础的移动机器人或移动物体上的头部摄像机运动，并通过与传统方法以及另一种元启发式方法的均方根误差比较来证明了该算法的高效性。
PDF8 months ago
PACE：野外视频中人体和摄像机运动的估计
通过结合人体运动先验知识和场景特征，提出了一种估计全局场景下人体运动的联合优化框架，该方法在人体和相机运动估计方面相较于现有方法有显著的改进。
PDF8 months ago
USB-NeRF: 展开快门捆绑调整的神经辐射场
USB-NeRF 是一种模型，旨在纠正滚动快门图像的失真并同时恢复准确的相机运动轨迹，从而在 NeRF 的框架内实现更好的性能，包括 RS 效果消除、新视角图像合成以及相机运动估计。
PDF9 months ago
CVPR在 EPIC-Kitchens 数据集中进行序列驱动时间采样和自我运动补偿的行为识别前瞻性研究
本研究旨在通过估算自我运动或相机运动来应对大数据下的运动捕捉，并使用经过端到端训练的 CNN 提取来自动作的整个时间范围的特征，从而扩大网络的时间感知领域。
PDF4 years ago
使用双层优化进行光流和自我运动的联合无监督学习
利用几何约束将光流和相机运动估计问题融合为一个双层优化问题，进一步优化了基于无监督深度学习框架的光流估计和相机运动估计的质量，相较于其他无监督学习方法，获得了更好的结果。
PDF4 years ago
CVPR竞争性合作：深度、相机运动、光流和运动分割的联合无监督学习
本篇论文提出了一种基于 Competitive Collaboration 框架的无监督学习方法，通过协同训练多个神经网络来解决低级视觉问题，包括单个视图深度预测、相机运动估计、光流和视频分割，可以同时推理场景的运动物体、物体深度和背景的光
PDF6 years ago
CVPR视频中深度和自运动的无监督学习
本文提出了一种无监督学习框架，通过使用视图合成作为监督信号，同时训练深度和相机位姿估计网络以完成从非结构化视频序列中的单目深度和相机运动估计的任务。经验评估表明，我们的方法具备与基于监督方法使用地面真值位姿或深度进行训练的方法相当的单目深度
PDF7 years ago
结构运动测量概述
本文主要介绍计算机视觉中的结构从运动问题，包括相机运动估计和三维结构恢复等关键技术，以及相关应用，如同时定位和地图构建（SLAM），特征提取和匹配等。
PDF7 years ago