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DIDLM：具有红外摄像头、深度摄像头、LiDAR 和 4D 毫米波雷达的全面多传感器数据集，用于 3D 地图在具有挑战性的场景中
该研究提供了一个综合多传感器数据集，旨在挑战性室内外环境中进行 3D 地图制作。数据集包括红外相机、深度相机、LiDAR 和 4D 毫米波雷达的数据，提供了探索先进感知和制图技术的可能性。多种传感器数据的整合增强了在极端条件下（如雨、雪和不
PDF3 months ago
Care3D：真实机器人护理环境下的主动三维物体检测数据集
为了解决劳动力短缺对卫生部门的影响，本研究提供了一个真实环境的数据集，用于开发辅助机器人及进行 3D 物体检测，同时提供一个房间内的真实数据来评估直接在卫生机器人上运行的 SLAM 算法。
PDF9 months ago
自监督关键点学习的神经异常值拒绝
本研究提出了 IO-Net (内点外点网络) 和 KeypointNet (关键点网络) 两种神经网络架构，分别用于自监督学习的关键点检测、描述和匹配，通过在挑战性基准测试上的实验证明，所提出的自监督学习方法显著提高了关键点匹配和单应矩阵估
PDF5 years ago
动态场景下的跟踪、建图和修复
本文提出了 DynaSLAM，这是一种基于 ORB-SLAM2 的视觉 SLAM 系统，可以检测动态对象并背景填充，适用于单目，立体和 RGB-D 配置，并在公共数据集中证明了其在高度动态场景中优于标准视觉 SLAM 基线的准确性。
PDF6 years ago
稀疏到密集：从稀疏深度样本和单幅图像中预测深度
本文论述了如何通过使用 RGB-D 原始数据，采用单个深度回归网络来学习来自稀疏深度范例的密集深度估计，并研究了样本数量对预测准确性的影响，提出的算法有两个应用：转换稀疏地图为密集地图和 LiDAR 的超分辨率。
PDF7 years ago