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MUC：用于强健的 3D 人体重建的非校准相机混合
通过多重摄像头提供多视角视频覆盖人体，并使用三维人体重构方法，其中包括对多视角数据进行融合以及相机校准，可灵活支持任意数量的摄像头，并在两个公共数据集上表现出卓越性能，为相关应用带来重要潜力。
PDF4 months ago
使用多摄像头标定的无监督基于视频的心率与呼吸率测量
提出了一种基于多摄像头的自监督视频心率和呼吸率测量方法，通过对多个摄像头捕获的面部视频进行对比学习，预测同步视频的脉搏和呼吸波，并通过数据增强技术和预训练模型提高模型的鲁棒性，实验结果表明该方法优于现有的心率和呼吸率测量方法。
PDF8 months ago
eWand：广基准宽基线帧和事件相机系统的校准框架
利用 eWand 方法，使用闪烁 LED 代替印刷或显示的图案进行快速、易用的内外参数标定，以提高多摄像头的准确校准。
PDF9 months ago
SceneCalib: 自动无标定目标的边缘计算机视觉和激光雷达校准
本文介绍了 SceneCalib 这一新颖的方法，该方法能够同时自我校准多摄像头与激光雷达传感器之间的外参和内参，无需专门设计标定目标和人为干预，能够适应许多户外环境。此外，该方法还能够通过明确交叉摄像头约束来确保摄像头到激光雷达的外参和摄
PDFa year ago
CVPRMUTR3D: 基于 3D 到 2D 查询的多摄像头跟踪框架
提出了一种基于 3D 跟踪查询和相机转换的多相机跟踪框架 MUTR3D，适用于自动驾驶系统，并且在 nuScenes 数据集上的评价结果优于目前所有的方法。
PDF2 years ago
MetaPose: 无需 3D 监督，快速从多视图中获得 3D 姿态
本文介绍如何使用神经网络模型进行多摄像头人体姿势估计，在考虑多角度遮挡及联合位置不确定性情况下，使用 2D 关键点数据进行训练。相比于经典捆绑调整与弱监督单目 3D 基线方法，我们的模型在 Human3.6M 和 Ski-Pose PTZ
PDF3 years ago
使用平面正方形标记同时进行多视角相机姿态估计和物体跟踪
本文提出了一种新的方法，同时解决了使用固定平面标记来进行多相机三维物体跟踪所面临的问题，能够在低分辨率摄像头下获得高精度的跟踪结果，从而在实现物体实时跟踪的同时，大大降低了计算成本。
PDF3 years ago
无盲区：使用相机和激光雷达进行全方位多目标自动驾驶跟踪
本文提出了一种多模态传感器模块化框架，用于实现在线多目标追踪，并对该方法进行了实验证明其在真实场景下对自主驾驶领域有重要的应用。
PDF6 years ago