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搜索结果 - 5
用 YOLO 模型和迁移学习推进道路标志检测
本文使用了改进的 YOLOv5 和 YOLOv8 模型，在不同照明条件下检测和分类不同的道路标志，实验结果表明，两个模型在不同训练设置下都能表现良好，其中 YOLOv8 模型的 MAP50 得分略高。这些发现为寻求可靠且适应性强的物体检测应
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25 days ago
全天候深度补全
我们提出了一种在不同光照条件下进行深度估计的方法，该方法通过多传感器融合的方式解决了低照度区域光度学信息不足的问题。我们的方法利用丰富的合成数据首先近似了三维场景结构，并通过学习从稀疏到（粗糙的）密集深度图的映射及其预测不确定性来引导深度的
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a month ago
自由形状物体扫描的光度特征转换学习
我们提出了一个新颖的框架，用于自动学习多个非结构化视图中的光度测量并转换成空间上具有区分度和视角不变性的低级特征，以增强三维重建。我们联合训练了大量合成数据来处理采集期间的光照条件和特征转换。我们进一步构建了一个系统，从手持扫描中重建出各种
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a year ago
LE2Fusion：一种用于红外和可见光图像融合的新型局部边缘增强模块
本文提出了一种基于本地边缘增强的融合网络，该网络可有效增强图像的边缘信息，并具有较好的图像融合性能。
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a year ago
DSEC: 适用于驾驶场景的立体事件摄像头数据集
提出了 DSEC 数据集，其中包含了高动态范围的场景，在不同的光照条件下，通过收集一系列的数据集以用于高分辨率的事件相机。该数据集包含了 53 个序列，可用于开发和评估事件驱动的立体算法。
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3 years ago
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