real-time processing | BriefGPT

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CVPR大规模动态户外场景的实时重建
该研究提出了一种实时重建大规模戶外动态环境的端到端系统，可以在维持追踪动态物体姿态信息和保证实时运行的情况下，提供具有高质量的密集 3D 重建效果。
PDF5 years ago
使用二维卷积处理代价签名的快速深度立体匹配
本文提出一种基于传统匹配成本的快速深度估计网络，该网络仅使用每个像素和二维卷积操作来总结每个位置的匹配信息，并以低维特征向量的形式生成密集的视差图，在保证准确度的同时，相较于其他算法显著加快了处理速度。
PDF5 years ago
ECCV对象检测深度特征金字塔重构
本文研究了目前的特征金字塔设计，并将特征金字塔构建重新定义为特征重构过程，提出了一种全新的重构架构，该架构能够在全局和局部范围内对不同尺度的任务相关特征进行收集，并且能够在不失实时处理速度的情况下，与基本 SSD 系统相比，显著提高了模型的
PDF6 years ago
CVPR实时无缝单帧六维物体姿态预测
该论文提出了一种单次操作的方法，可以在不需要多个阶段或检查多个假设的同时，在 RGB 图像中检测对象并预测其 6D 姿态。通过采用新的 CNN 架构和 PnP 算法，该方法可以以 50fps 的速度在 Titan X GPU 上运行，比其他
PDF7 years ago
基于 FPGA 的 LiDAR 数据处理实现实时道路分割
本研究提出了一种基于 FPGA 的卷积神经网络 (CNN) 设计，用于实时处理激光雷达数据的道路分割算法。通过在 LiDAR 传感器数据上训练神经网络模型，本文实现了高效的硬件设计，并成功实现每个 LiDAR 扫描的实时处理，实现了道路分割
PDF7 years ago
ECCV教导无人机飞行比赛：模拟环境下的敏捷控制端到端回归
该研究利用深度神经网络和数据增强来训练自主赛道竞速的无人机，表明数据增强对于端到端学习非常重要，并且优化后的神经网络能够在嵌入式硬件上实时运行，适用于实际部署。
PDF7 years ago
AAAIDeepRebirth: 在移动设备上加速深度神经网络执行
该研究通过对非张量层和张量层进行 ' 瘦身 ' 来加速深度神经网络的执行，从而达到大幅减少运行时间和占用内存的效果。实验证明，这种方法除了花费较少的计算精度带来的 0.4% 的损失率外，还在保证高准确率的前提下获得了 3 倍以上的加速。
PDF7 years ago
CBinfer: 基于变化进行的卷积神经网络视频推断
本论文提出一种新的算法，利用像素变化的时空稀疏性，对静态摄像机录制的视频数据进行卷积神经网络的基于变化的评估，从而实现本地视频数据的处理，其速度比 cuDNN 基准测试平均快 8.6 倍，精度损失不到 0.1％，不需要对网络进行重新训练，而
PDF7 years ago
CVPR用于三维物体检测的视觉 - 惯性 - 语义场景表示
本文介绍了一种使用视频和惯性传感器（加速度计和陀螺仪）在三维空间中检测物体的系统，采用先验的方法进行物体的识别和定位，利用卷积神经网络近似其可能性函数，能够实时处理视频并提供持久性的物体表示
PDF8 years ago
第一人称视角方法的演化：概述
介绍第一人称视角感知技术，重点是对于视频分析的实时处理方案的发展历程，方法及挑战。
PDF10 years ago
室内语义分割使用深度信息
采用多尺度卷积神经网络直接从图像和深度信息中学习特征实现室内场景的多类别分割，并在 NYU-v2 深度数据集上取得了 64.5% 的准确率，充分说明了适当的硬件（如 FPGA）可以实现实时处理。
PDF11 years ago