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camera relocalisation
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将其上线:将场景坐标回归网络预测应用于在线 RGB-D 相机重定位
本研究提出了一种新的方法来利用在一个场景中训练的神经网络来预测另一个场景中的点,以实现相机在线定位,并在 7-Scenes 和 Cambridge Landmarks 数据集上实现了最先进的性能,运行时间低于 300 毫秒。
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5 years ago
CVPR
面向摄像机 (camera) 重定位的 CNN 地图表示和压缩
本文研究了使用卷基层神经网络进行相机定位的方法,并应用于地图压缩。在不牺牲重定位性能的前提下,我们使用较小的 CNN 体系结构,引入基于 CNN 的地图压缩的概念。我们在一系列公开可用的数据集上评估了这种方法,并通过增加训练轨迹的数量来提高
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7 years ago
CVPR
在线相机重定位的回归森林即时自适应
本文介绍了一种基于回归树的摄像头位姿跟踪方法,该方法可以快速适应新环境,并达到与离线方法相当的位姿跟踪效果,适用于需要在线位姿跟踪的实时系统。
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7 years ago
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