occlusion handling | BriefGPT

关键词occlusion handling

搜索结果 - 19

3D 多视角多目标跟踪的轨迹初始化与再识别
使用 2D 检测从单目相机提出了一种三维多目标跟踪（MOT）解决方案，该解决方案在自动启动 / 终止跟踪，解决外观再出现和遮挡方面具有重要作用。
PDFa month ago
CMU-Flownet：在遮挡场景中探索点云场景流估计
在 LiDAR 数据中，遮挡对点云帧对齐造成了困扰，而现有的场景流模型主要在无遮挡的数据集上测试，未能充分解决这一挑战。为了应对这些问题，我们提出了一个新的方法 ——Correlation Matrix Upsampling Flownet
PDF3 months ago
LEAP-VO: 长期有效的任意点追踪视觉里程计
基于视觉输入，视觉里程计根据图像序列中的丰富时间上下文和选择的关键点，通过 LEAP 模块进行长期有效的任意点跟踪，有效解决遮挡、动态对象和低纹理区域等挑战，从而提供全轨迹可靠性评估，其前端应用了长期点跟踪的新实践方法，实验证明在各种视觉里
PDF6 months ago
RSB-Pose: 健壮短基线双目三维人体姿态估计及遮挡处理
在短基线双目 3D 人体姿态估计和遮挡处理中，我们提出了 Stereo Co-Keypoints Estimation 模块来改善视图一致性和增强 3D 稳健性，同时引入 Pre-trained Pose Transformer 模块以处理
PDF7 months ago
自动标记生成的城市驾驶遮挡感知 2D 和 3D 中心线检测
本研究旨在探索和确定在高度动态的城市驾驶场景下确定 2D 和 3D 的道路拓扑信息的策略。为了促进这一探索，我们引入了一个庞大的数据集，包含近 100 万个自动标记的数据帧。我们的研究的一个重要贡献在于开发了一个自动生成标签的过程和一个遮挡
PDF8 months ago
MMMake-It-4D: 从单张图像综合生成一致的长期动态场景视频
通过估计 4D（包括 3D 几何和场景运动）并填充遮挡区域，本文提出了 Make-It-4D 方法，从单个图像中生成一致的长期动态视频。通过使用分层深度图像（LDIs）表示场景，并利用运动估计和相应的相机姿势引导的场景流来位移特征点云，我们
PDF10 months ago
机器人中单目 6D 物体位姿估计的挑战
物体姿态估计是一项核心感知任务，针对单目相机方法，其主要挑战包括遮挡处理、姿态表示、类别级姿态估计以及不确定性估计。
PDFa year ago
遮挡序列中步态周期重建和人体识别
本文提出了一种用于步态识别的神经网络模型，采用 LSTM 预测每个遮挡帧的嵌入，然后融合两个 LSTM 的预测结果，该模型能够重构输入序列中的遮挡帧以提高步态识别准确率，并通过实验验证的测试结果表明，该方法在处理遮挡情况下的步态识别明显优于
PDF2 years ago
CVPR迭代对应几何：融合区域和深度实现无纹理物体高效三维跟踪
本论文提出一种新的概率追踪算法 ICG，可以基于目标物体的区域和深度信息而无需依赖纹理，并采用对应线和点迭代改进姿态，同时增加了鲁棒的遮挡处理，能够在真实场景下实现更高的精度与鲁棒性，实验结果表明，该算法不仅在纹理丰富的物体上表现优异，而且
PDF2 years ago
一种三维人体姿态估计框架的遮挡处理能力测量方法
本文提出了一种基于遮挡指导的 3D 人体姿态估计框架，利用不同协议对其遮挡处理能力进行了量化，并利用动作分类表现作为评估标准，证明了该方法能更准确地预测缺失节点的 3D 姿态，并在存在缺失节点时显著提高了动作识别性能。
PDF2 years ago
ECCV无监督光流中的关键因素
本研究通过分析光流的关键组件如光度损失、遮挡处理和光流平滑正则化，提出了多种类似代价体积规范化、在遮挡掩模处停止梯度、在上采样光流场之前鼓励平滑等方法的优化，结合改进后的组件提出了一种新型的无监督光流技术，该技术不仅在 KITTI 2015
PDF4 years ago
基于对象的图像生成：因子深度、位置和外观
本研究提出了一种生成图像的模型，其对图像中的物体进行分割并学习了一种分离物体、背景及其深度和位置的结构化潜变量表示，它可以在无监督的情况下进行训练。该模型可以生成完整的物体，处理遮挡，并能够将新图像分解成组成部分，包括深度排序和遮挡部分的分
PDF4 years ago
CVPRBANet：双向聚合网络在遮挡处理方面的全景分割
本文提出了一种基于双向学习流程和插拔式遮挡处理算法的深度全景分割方案，用于同时执行前景实例的实例分割和背景物品的语义分割，并能有效地处理不同物体实例之间的遮挡问题。在 COCO 全景基准测试中，实验结果验证了我们所提出的方法的有效性。
PDF4 years ago
PedHunter：拥挤场景下抗遮挡行人检测器
该论文提出了一种名为 PedHunter 的有效和高效检测网络，引入了强大的遮挡处理能力来检测拥挤场景中的行人，采用掩码引导模块增强骨干网络的特征表示学习，改进正样本的质量提高分类准则，采用模拟遮挡数据来提高遮挡鲁棒性，在三个行人检测数据集
PDF5 years ago
ICCVEM-Fusion：带有概率数据关联的动态目标级 SLAM
本文提出了一种新颖的基于动态物体级别体积有符号距离函数表示法的 SLAM 方法，将多物体跟踪公式化为 RGB-D 图像与 SDF 表示法的直接对齐，通过概率方法进行数据关联和遮挡处理，实验结果表明该方法在鲁棒性和准确性方面优于现有的最优方法
PDF5 years ago
大范围眼部遮挡下的身份保持人脸修复
本研究提出了一种基于深度学习的面部修复方法，能够在大面积遮挡的情况下实现多角度视角的面部完成重构，并保持面部的身份特征。与传统的面部修复方法不同，该方法基于生成网络，具有特定的约束条件，能够合成具有一致身份特征的连贯面部图像，拥有更好的稳定
PDF6 years ago
RenderNet：一个用于从 3D 形状进行可微分渲染的深度卷积神经网络
本文介绍了 RenderNet，这是一种具有新颖投影单元的可微渲染卷积网络，能够从三维形状渲染出二维图像，并自动编码空间遮挡和着色计算。实验表明，RenderNet 可以成功学习实现不同的着色器，并可用于从单个图像估计形状、姿态、照明和纹理
PDF6 years ago
ICCV应用可微可见性的多功能场景模型于姿态生成估计
本论文提出了一种新的场景表示方法，它能够处理形态重建中存在的挑战，例如遮挡，以及在多种生成姿态估计问题中的优越表现。
PDF8 years ago
循环实例分割
该研究提出了一种基于循环神经网络的端到端方法，通过顺序地查找每个不同的目标对象及其分割来解决实例分割的问题，并通过空间记忆来跟踪已解释的像素，以处理遮挡，这种方法优于当前所有最先进的方法。
PDF9 years ago