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回归登记(Registration by Regression, RbR):一个可解释且灵活的图谱登记框架
Registration by Regression (RbR) 是一种高度鲁棒和灵活的新型图谱配准框架,可以使用经济获取的数据进行训练,并通过拟合各种可能的变形模型来提供更准确的配准。
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2 months ago
速度与准确性并重:走向快速且准确的车道检测
通过利用关键点和建议方法的优点,本论文提出了一种 “快速而有效” 的车道检测器 “SRLane”,利用‘Sketch-and-Refine’模式,可以以高达 278FPS 的速度运行,并获得 78.9%的 F1 得分。
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5 months ago
基于超椭球体的物体姿态估计技术在机器人抓取中的应用
本文提出了一种基于超椭球的框架 ShapeShift,可以预测对象相对于拟合对象的基本形状的姿态,提高了目标姿态估计的准确性和描述能力,使其能够适用于新的几何形状。
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a year ago
CornerNet-Lite: 基于关键点的有效目标检测
本研究旨在解决基于关键点的目标检测的高处理成本问题,提出了 CornerNet-Lite 算法,它是 CornerNet 的两个高效变体 CornerNet-Saccade 和 CornerNet-Squeeze 的组合,可以在不牺牲准确性
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5 years ago
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