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MMIm2Pano3D：扩展 360° 视野结构和语义信息
本论文提出了一种名为 Im2Pano3D 的卷积神经网络，该网络可以仅基于部分观察（<=50%），即 RGB-D 图像，为室内全景视图生成 3D 结构的稠密预测和语义标签的概率分布，其利用大规模合成和实际环境内部场景中学习到的强大的语境先验
PDF7 years ago
CVPRCNN-SLAM: 实时稠密单目 SLAM 与深度预测学习
本文研究了如何利用卷积神经网络深度预测图来进行准确而密集的单目重建，并提出了一种将 CNN 预测的密集深度图与直接单目 SLAM 测量所获得的深度测量自然融合的方法，证明了这种方法在场景重建绝对尺度估计等方面的鲁棒性和准确性。最终，提出了一
PDF7 years ago
Adposition and Case Supersenses v2.6: 英语指南
本文对 SNACS (Adposition 和 Case 补充语义网络) 进行了详细的语言学描述，该库包含 52 个语义标签，用于粗略描述不同语言中介词和格标记的使用，本文件特定于英语。
PDF7 years ago
来自单个深度图像的语义场景补全
本文针对通过单视图深度图来获取场景的完整三维体素表示和语义标签的语义场景完成任务，提出了一种端到端三维卷积神经网络 SSCNet，该网络能够同时输出所有摄像机视图锥体中体素的占用和语义标签。SSCNet 使用基于扩张的三维上下文模块来高效地
PDF8 years ago
语义无关模态分割
本文从视觉识别入手，通过提出一种新的图像标注方式 —— 语义全场景标注，捕获了更全面的图像信息并创建了两个新的数据集来提高模型提取信息的准确性和效率。
PDF9 years ago
通过深度卷积神经网络监督学习保持语义的哈希
本文提出了一种简单而有效的有监督深度哈希方法，构建了来自标记数据的二进制哈希代码，用于大规模图像搜索，在此基础上，哈希函数作为深度网络中的一个潜在层得到构建，最小化分类错误和其他理想哈希代码属性上的目标函数，以实现联合学习的图像表示，哈希代
PDF9 years ago