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occlusion scenarios
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CVPR
基于 RGB-D 图像的 6 自由度物体位姿估计的基于残差的密集点对点网络
利用单个 RGB-D 图像，我们引入了一种新颖的方法来计算物体的 6DoF 姿态。通过密集对应，我们回归每个可见像素的物体坐标，从而有效降低输出空间并取得出色的性能，在 6D 姿态估计中胜过大多数先前的方法，特别是在遮挡场景中具有显著改进的
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2 months ago
被遮挡的换装人员再识别
通过在人物换装场景中使用与服装无关的特征来检索和识别特定行人的换装人物重识别目标中，该论文定义了遮挡换装人物重识别作为一个新的任务，并构建了两个用于不同遮挡情境的遮挡换装人物重识别数据集。
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4 months ago
离线实时追踪
通过利用物体的持续存在性概念，我们提出了一个离线追踪模型，专注于被遮挡的物体轨迹，并使用向量化地图来改善跟踪结果，从而有效地恢复被遮挡的物体轨迹。在车辆轨迹方面，该模型在 3D 多物体跟踪中取得了显著的改善，比原始在线跟踪结果提高了 45%
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9 months ago
Occ²Net: 基于三维占空比估计的鲁棒图像匹配算法应用于遮挡区域
本文提出 Occ$^2$Net，一种新颖的图像匹配方法，利用 3D 占用来建模遮挡关系，并推断出遮挡区域中的匹配点。通过在 Occupancy Estimation (OE) 模块中编码归纳偏差，简化了多视图一致的 3D 表示的引导启动，以
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a year ago
MM
基于姿态引导的部件关系转换器用于遮挡下的人员再识别
本研究提出了一种用于遮挡场景下的姿势引导的人物 Re-Id 的模型，该模型利用局部特征提取和匹配，引入变换器建立了部分感知的长期相关性。实验表明，所提出的模型在公共的遮挡数据集上取得了新的最先进水平，并在标准的非遮挡人物 Re-Id 数据集
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3 years ago
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