occlusion | BriefGPT - AI 论文速递

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ShapeAug：事件相机数据的遮挡增强
提出了一种新的事件数据增强方法，通过引入场景中的随机移动物体的合成事件来解决覆盖问题；该方法在多个动态视觉传感器分类数据集上进行了测试，使得 top1 准确率相对提升了最多 6.5%；此外，还将增强技术应用于真实世界的汽车事件数据集，特别是
PDF6 months ago
遮挡人体姿态估计的全面框架
本文提出了一个综合框架 DAG (Data, Attention, Graph)，用于解决因遮挡引起的性能降级问题。通过模拟遮挡场景，引入了掩蔽关节与实例粘贴数据增强技术；通过自适应判别注意力模块 (ADAM) 有效增强目标个体的特征；通过
PDF6 months ago
几何偏置变换器用于鲁棒的多视角 3D 人体姿势重建
通过提出一种新颖的编码器 - 解码器 Transformer 架构，结合多视角和时间信息、几何关系和 2D 姿态检测可信度，我们解决了估计多视图下遮挡和受限重叠视图的 3D 人体姿势的挑战。我们的实验表明该方法在传统三角定位方法的具有挑战性
PDF6 months ago
AAAI手中单目 RGB 视频的三维物体重建
本文提出一种新方法，通过引入 2D 遮挡澄清和物理接触约束，从而处理遮挡下的表面重建问题，该方法在测试集上表现优于现有方法，HO3D 效果提高了 52%，HOD 效果提高了 20%。
PDF6 months ago
遮挡下的协作概率轨迹预测
在视觉遮挡下的感知和规划对于安全关键任务至关重要，本论文设计了一种端到端网络，通过相对位姿估计在有遮挡的情况下合作估计遮挡行人的当前状态，并具有安全保证的轨迹预测，实验证明在遮挡下，由本体代理进行的遮挡行人不确定性感知轨迹预测与没有遮挡的真
PDF7 months ago
基于梯度的本地最佳视角规划提高对目标植物节点的感知
机器人在番茄大棚中越来越多地用于自动化劳动密集型任务，但面临着植物其他部分的遮挡引起的感知困难。我们提出了一种基于梯度的下一最佳观测点规划方法，通过差分射线采样直接估计视点规划的局部梯度方向，旨在克服遮挡问题并提高感知质量，在模拟实验中证明
PDF7 months ago
多视角几何变换器用于 3D 人体姿态估计
我们的研究旨在提高 Transformer 的三维推理能力，在多视图三维人体姿势估计中。通过引入一种新的混合模型，MVGFormer，该模型采用一系列的几何和外观模块，以迭代方式组织。其中，几何模块通过几何方式处理依赖于视角的三维任务，显著
PDF8 months ago
基于遮挡感知嵌入一致性学习的多目标追踪
基于视觉嵌入的一种新的多目标跟踪方法，通过预测遮挡信息和利用遮挡线索和视觉嵌入生成两个独立的嵌入来解决在线跟踪场景中由于遮挡引起的跟踪中断问题，实验结果表明在有遮挡和无遮挡的跟踪场景中具有良好的性能水平。
PDF8 months ago
通过位置感知的复制粘贴数据增强实现遮挡下的实例分割
采用鲁棒的数据增强技术和深度学习架构，通过提出一种新的数据增强技术、采用混合任务级联（HTC）框架和 CBNetV2 作为骨干架构以及引入 Stochastic Weight Averaging（SWA）训练策略，该论文在篮球场景中分割人体
PDF8 months ago
贪婪视角：多无人机在混乱环境中的协作覆盖视图规划
通过开发具有遮挡感知目标的多机器人多演员视角规划器与贪婪形成规划器比较，我们评估了拍摄人群中碰撞和遮挡对性能的影响，并计划在五个具有复杂多演员行为的测试环境中。与形成规划器相比，我们的顺序规划器在三个场景中为演员生成了 14％更多的视角奖励
PDF9 months ago
探索 Difficult Images 对检测变换器（DETR）的鲁棒性和特性
基于 Transformer 的目标检测器 (DETR) 在机器视觉任务中表现出显著性能，但其在处理遮挡和对抗扰动等不同图像干扰方面存在问题。我们通过多种实验和将 DETR 与基于卷积神经网络 (CNN) 的检测器（如 YOLO 和 Fas
PDF9 months ago
视频变换器在遮挡下的应用：物理和背景属性对机器人操纵的大模型的影响
通过研究物体的物理属性（颜色、摩擦系数、形状）和背景特征（静态、动态、背景复杂度）对视频变换器在遮挡下的轨迹预测任务中的性能影响，本研究旨在调查物理属性和背景特征如何影响模型性能，哪些属性对模型的泛化性能最具影响力，以及大型变换器模型在单个
PDF9 months ago
ORTexME：通过时域平均纹理和网格编码实现抗遮挡的人体形状和姿势
通过利用输入视频的时间信息更好地规范遮挡的身体部位，我们引入 ORTexME，一种具有遮挡鲁棒性的时间方法。我们的方法在具有挑战性的多人 3DPW 数据集上取得了显著改进，P-MPJPE 误差减少 1.8，而渲染方法则使误差增大 5.6。
PDF9 months ago
揭开隐藏的领域：遮挡环境中自监督骨架动作识别
将动作识别方法集成到自主机器人系统中，考虑目标遮挡的不利情况是至关重要的。我们提出了一种简单有效的方法，通过预训练使用遮挡的骨架序列，然后使用 KMeans 对序列嵌入进行聚类，以填补缺失的骨架数据，从而为现有基于骨架的自监督模型带来显著的
PDF9 months ago
OccluTrack: 重新思考遮挡意识以增强多人行人跟踪
在多个行人追踪中，我们提出了一个适应性的遮挡感知多行人追踪器，OccluTrack，通过显式的运动估计、可靠的外观特征提取和公平的关联，解决了部分遮挡引起的异常检测问题。我们的 OccluTrack 在 MOT-Challenge 数据集中
PDF9 months ago
NOMAD: 自然、遮挡和多尺度空中数据集，应用于紧急响应场景
利用小型无人机系统（sUAS）进行紧急响应场景的搜索与救援，集成计算机视觉能力成为任务成功的关键因素。然而，从地面视角转移到空中视角时，计算机视觉在检测人类方面的性能严重下降。本文介绍了一个针对遮挡视角下的人体检测的多尺度空中遮挡自然数据集
PDF10 months ago
MaskRenderer：3D 注入多层面实际脸部再现
我们提出了一种新颖的端到端身份不可知的面部重仿真系统 MaskRenderer，可以实时生成逼真高保真度的帧。综合定量和定性实验证明，MaskRenderer 在未见过的面部，尤其是源身份和驱动身份非常不同的情况下，优于最先进的模型。
PDF10 months ago
镜像感知神经人类
利用镜子进行人体运动捕捉，包括通过学习一个完整的身体模型、自动校准摄像机、估计镜子方向和将 2D 关键点检测提升为 3D 骨骼姿势等，实现了一个消费级的 3D 运动捕捉系统，并在具有挑战性的镜子场景中实现了模型学习和遮挡的优势。
PDF10 months ago
O^2-Recon：利用预训练的 2D 扩散模型完成场景中被遮挡物体的 3D 重建
本文提出了一个新颖的框架，利用基于扩散的 2D 修复模型，通过填补物体隐藏部分的 2D 图像来重建完整的表面，以及通过神经隐式表面表示优化每个实例的 3D 重建。实验结果表明，我们的方法在从 RGB-D 视频中进行物体级重建时达到了最先进的
PDFa year ago
多尺度动态图表示用于带有遮挡的生物识别
提出了一种名为多尺度动态图表示（MS-DGR）的新颖统一框架，通过结合卷积神经网络（CNNs）和图模型的优点，克服生物特征识别中遮挡问题。通过将某些子区域反映在深度特征图上并通过动态图匹配分析节点表示的相似性和存储在邻接矩阵中的拓扑结构，巧
PDFa year ago