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Residual-NeRF: 学习透明物体操作的残差 NeRFs
通过提出一种名为 Residual-NeRF 的方法，能够改善不透明物体的深度感知和训练速度，该方法通过学习场景的背景 NeRF 并结合背景和残差 NeRFs 进行推断，提供了综合性和真实性实验证明 Residual-NeRF 能够改善透明
PDF2 months ago
DepthMOT：深度线索引导强大的多目标追踪器
通过实现深度感知和相机姿态估计，本文提出了 DepthMOT 算法，可以准确区分多个对象，并解决了拥挤场景中物体混淆和相机运动不规则导致的 ID 切换问题。在 VisDrone-MOT 和 UAVDT 数据集上的广泛实验表明 DepthMO
PDF3 months ago
MAL: 具有时空和蒸馏提示的动态感知损失以用于自监督深度估计
多帧自监督单目深度估计方法中，我们通过使用运动感知损失以及在教师网络和学生网络间增强的蒸馏方案来解决动态环境下性能下降的问题。插入 Motion-Aware Loss 到之前最先进的方法中可使深度估计错误率在 KITTI 和 CitySca
PDF5 months ago
Proximity QA：利用多模式大型语言模型进行空间接近性分析
通过提出一种新的框架，称为近距离问答（Proximity QA），我们可以增强多模态大语言模型在深度感知和相对距离分析方面的性能。
PDF5 months ago
机器人机械臂的快速运动适应
研究表明，利用深度感知开发在各种操作任务中迅速适应的代理人可以在实现更好的通用性能和样本效率方面超越自动领域随机化和基于视觉策略的最新方法。
PDF7 months ago
GMM: 探究梯度感知和模型理解深度挖掘在单目三维检测中的应用
提出了一种使用样本挖掘技术改进单目 3D 目标检测中深度感知的方法，使用简单的度量评估深度预测质量，并通过易于挖掘的 Gradient-aware 和 Model-perceive Mining 策略充分利用预测的深度质量进行更好的深度学习
PDFa year ago
CVPR超越激光雷达范围的深度感知
为了提高自动驾驶安全性，研究在不需要完全预先校准的情况下，利用小视场摄像头，通过新算法计算度量深度，实现了长距离物体场景下高精度的深度图输出。
PDF4 years ago
ICCV自监督深度去噪
本研究提出一种基于自监督学习的全卷积深度自编码器，通过利用不同视角下的多个场景生成的多视点数据，结合深度和颜色信息，在训练期间去除噪声，在推理期间仅利用深度信息，有效地提高深度去噪效果。
PDF5 years ago
ICMLY-GAN: 多摄像头立体图像深度估计的生成对抗网络
该研究提出了一种新的深度学习算法，Y-GAN，可以通过利用三个摄像头的数据来估算多摄像头视频流中每一帧的深度图。
PDF5 years ago
MMDrishtikon: 面向视障人士的先进导航辅助系统
本文提出了一种使用物体检测和深度感知的辅助系统，可以帮助视障人士在不熟悉的环境中避免撞到物体并导航到目的地。该系统可以检测 90 种不同类型的物体并计算与用户的距离。同时，我们还通过使用 Google Directions API 实现了导
PDF5 years ago
在 FPGA 加速的嵌入式设备上实现 ELAS 实时稠密立体匹配
针对低功耗实时机器人领域，提出了一种基于 FPGA 加速的 ELAS 算法适配方案，在保留原有算法性能特性的前提下，利用 CPU/FPGA SoC 的组合，极大地提高了算法计算速度和功耗表现，为低功耗实时系统下更复杂、多样化算法的加速提供了
PDF6 years ago