dynamic objects | BriefGPT - AI 论文速递

关键词dynamic objects

搜索结果 - 22

UNION: 基于物体外观的无监督三维物体检测
通过使用无监督的三维物体检测方法，利用大量数据而不需要手动标注进行训练，我们提出了一种名为 UNION 的方法，通过空间聚类和自监督场景流来获取来自 LiDAR 的静态和动态物体提案，并通过编码物体提案的视觉外观来区分前景和背景中的静态物体
PDFa month ago
OmniLocalRF：来自动态视频的全向局部辐射场
本文介绍了一种称为 OmniLocalRF 的新方法，能够同时渲染仅静态场景视图、删除和修补动态对象。本方法使用局部辐射场原理和全向射线的双向优化原则，以全向视频作为输入，评估前一帧和当前帧之间的相互观察。为了减少动态对象的幽灵状伪影和修复
PDF3 months ago
CVPRWALT3D: 从时间序列图像生成逼真的训练数据用于重构遮挡下的动态物体
该研究提出了一种新的框架，通过利用自由获得的延时摄影图像来自动生成大规模真实的动态物体遮挡数据集，并通过伪地面实现有效的物体重建方法的训练，取得了在 2D 和 3D 重建方面显著改进的成果。
PDF3 months ago
CVPRNetTrack: 使用网络实现高度动态物体的跟踪
NetTrack 是一个高效、通用、经济实惠的追踪框架，通过引入细粒度学习，利用点级视觉线索来构建一个对动态性鲁棒的动态感知关联。它还学习了细粒度的样本选择和匹配方法，以及细粒度的定位。在鸟群追踪 (Bird Flock Tracking)
PDF3 months ago
RoDUS: 城市场景中静态和动态元素的稳健分解
使用 RoDUS 分解算法和 NeRF 模型，在城市场景中准确地捕捉静态和动态元素以及减少背景重建中的错误。
PDF4 months ago
ERASOR++: 基于高度编码和自我中心比率的动态物体移除技术在静态点云建图中的应用
基于 Egocentric Ratio of Pseudo Occupancy 的增强方法 ERASOR++ 能够有效地去除动态物体，并通过 Height Coding Descriptor 结合了高度差异和高度层信息来编码点云，通过 He
PDF4 months ago
视觉预测作为避让的中层表示
该研究介绍了一种创新的可视化预测方法，通过引入直观的视觉线索，将动态物体的未来轨迹投影出来，以改善智能体的感知能力并实现预测性行动，验证了该方法在动态环境中的可行性和有效性。
PDF9 months ago
ICCVNOVA：用于神经动态对象组合的新视图增强
提出一种名为 NOVA 的新视角增强策略，用于训练具有光真实 3D 组成的动态对象在静态场景中。相比于先前的工作，我们的框架在将多个动态对象插入到新视角和时间的 3D 场景中时显著减少了混合伪影，实现了可比的峰值信噪比，无需像光流那样的附加
PDF10 months ago
汽车场景中动态物体对安全轨迹的感知相关性的保守估计
为了自动驾驶释放，需要有效的测试策略和适当的测试方法。本研究提出了一个新的方法来解决感知模块的要求问题，并针对碰撞安全在高速公路领域进行了示例应用。通过功能场景的拆分和限制交通规则，得出了感知的相关性标准。这些结果可应用于离线测试和验证。
PDFa year ago
锁定：利用动态车辆约束来改善视觉定位
该研究提出一种使用动态车辆提供有限位姿约束信息的 6-DoF 逐帧 PnP-RANSAC 定位管道方法，可改善单图像 PnP 方法和其基准位姿过滤的记忆率，并在车辆移动被相对帧 - 帧位置约束的情况下触发计算未来位姿估计质量的方法。
PDFa year ago
BEVScope：增强动态情况下自监督深度估计，利用鸟瞰图
介绍了一种基于自监督学习的深度估计方法，使用 Bird's-Eye-View 特征处理动态物体，应用于自动驾驶和机器人系统，获得了具有竞争力的性能。
PDFa year ago
CVPRBi-LRFusion: 双向 LiDAR-Radar 融合用于 3D 动态物体检测
介绍了一种双向 LiDAR-Radar 融合框架，Bi-LRFusion，通过学习 LiDAR 分支的重要细节增强 Radar 的本地特征，从而解决 Radar 数据的稀疏性和缺乏高度信息的问题，并在 nuScenes 和 ORR 数据集上
PDFa year ago
结构与运动的随机视频预测
本文提出了将视频观察结果分解为静态和动态部分，分别建模于场景结构和车辆主体运动、动态物体运动，来分离结构和运动的影响，从而更好地预测复杂驾驶场景中的未来运动。
PDF2 years ago
CVPR发现可移动的物体
本文针对对象发现这一问题，通过选择动态对象并使用自编码器提取图像特征并加入来自运动分割的弱学习信号，成功地从复杂场景中分离出运动和静止的动态对象，相较于其它抽象特征的方法在 KITTI 数据集上有更好的表现。
PDF2 years ago
ICCV车载图像的结构化鸟瞰交通场景理解
本论文研究使用单个车载相机图像提取代表局部道路网络的有向图，以及在鸟瞰视角下检测动态物体的问题，并验证了该方法优于基线模型的有效性。
PDF3 years ago
CVPRGeoSim: 基于几何感知合成的自动驾驶真实视频模拟
本文提出了一种基于 GeoSim 的几何感知图像合成过程，通过从其他场景中提取的动态对象进行图像合成从而合成新的城市驾驶场景，该方法能够生成真实的、交通意识的、几何一致的合成图像，适用于复杂的场景规模，并演示了其在长程实际视频模拟和合成数据
PDF3 years ago
DynaSLAM II：紧耦合多目标跟踪和 SLAM
本文介绍了 DynaSLAM II，它是一种用于立体和 RGB-D 配置的视觉 SLAM 系统，紧密集成了多对象跟踪能力，并利用实例语义分割和 ORB 特征来跟踪动态对象，优化了静态场景和动态对象的结构，提供了丰富的场景理解线索，并有益于相
PDF4 years ago
基于隐式线索的深度估计自监督联合学习框架
本研究提出了一种利用单目和立体相机视频中的连续帧进行深度估计的自监督联合学习框架，其中使用了隐式深度线索提取器来利用动态和静态线索产生有用的深度建议，并通过引入高维注意力模块来提取清晰的全局变换。实验证明，所提出的框架在 KITTI 和 M
PDF4 years ago
SemanticPOSS：具有大量动态实例的点云数据集
本文提出了 SemanticPOSS 数据集用于改善自动驾驶系统的 3D 语义分割任务中动态物体如人和车的预测准确性。
PDF4 years ago
利用残差重建 RGB-D 相机动态环境下的三维模型
本文提出了一种基于 RGB-D 传感器的方法，能够稳定地在包含多个动态元素的场景中进行地图绘制和定位，并在现有数据集上对其进行评估和发布。
PDF5 years ago