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搜索结果 - 5
概率和几何深度：透视中的物体检测
该文通过构建几何相关图，利用概率表示来解决单目三维检测的问题，从而提高了检测性能并保持实时性的有效性。
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3 years ago
CVPR
ViPNAS：基于神经架构搜索的高效视频姿态估计
我们提出了一种新颖的神经架构搜索方法 ViPNAS，用于快速在线视频姿势估计，通过在空间和时间级别上搜索网络来实现更好的准确度和效率之间的权衡。在时间级别上，我们首次搜索了视频中的时间特征融合和自动计算分配。我们的实验结果表明，我们的方法在
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3 years ago
CVPR
自监督多帧单眼场景流
本文通过自监督学习介绍了一种基于多帧单目场景流网络的方法，该方法在保持实时效率的同时显著提高了准确性，并通过在 KITTI 数据集上进行测试达到了自我监督学习中的最新水平。
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3 years ago
保持注意力在车道上：实时引导车道检测
本文提出了一种基于锚点的深度车道线检测模型 LaneATT，通过引入注意力机制和全局信息聚合，解决扩展到自动驾驶的场景的实时性问题，并在多个公开数据集上验证了其效果优于现有的方法。
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4 years ago
CVPR
PIXOR: 基于点云的实时三维物体检测
本文提出了一种名为 PIXOR 的算法，它针对自动驾驶中点云数据的特点，以 Bird's eye view 为基础表示场景，并采用基于像素的神经网络预测来输出有向 3D 物体估计，该算法在 KITTI BEV 物体检测基准和大规模 3D 车
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5 years ago
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