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基于深度数据和深度度量学习的普适性牛标识
针对牛只的精准识别和精细畜牧的需要，本文首次提出和评估了一种自上而下（背部视角）的深度学习系统，该系统可使用深度数据准确识别个体牛只，为进一步研究提供了代码、数据集和训练权重。研究采用了基于卷积神经网络和多层感知器的背骨架，并通过生成嵌入空
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3 months ago
U-ARE-ME：曼哈顿环境中的不确定性感知旋转估计
使用单一 RGB 图像的非标定旋转估计算法 U-ARE-ME，利用曼哈顿世界假设和像素几何先验，在 SO (3) 流形上进行优化，实现对相机旋转及其不确定性的估计，并且通过多帧优化达到稳健性和时间一致性。与 RGB-D 方法相比，U-ARE
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3 months ago
基于特征的位姿估计中的深度图像和点云转换
通过消除噪音并将深度数据转换为图像，本文提出了一种新方法，可以显示传统深度图像中隐藏的空间细节，从而在深度数据和经典计算机视觉之间架起了桥梁，并在可视航位推测和 RGB-D SLAM 任务中取得了更好的结果。
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8 months ago
ECCV
沿深度轴学习接受域的可塑性 2.5D 卷积：用于 RGB-D 场景分析
该研究提出了可变形 2.5D 卷积算子，以学习沿深度轴的感受野，可以有效地进行 RGB-D 语义分割，并具有很好的泛化能力。
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4 years ago
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