Accurate 第3页

ART-SLAM: Accurate Real-Time 6DoF LiDAR SLAM

IEEERoboticsandAutomationLetters意大利米兰理工学院Abstract地面车辆实时六自由度姿态估计，由于自动驾驶和三维建图等诸多应用，是机器人技术中一个相关和被研究广泛的课题。虽然有些系统已经存在，但它们要么不够准确，要么在实时运行中比较局限。在本文中，我们提出了一种快速、准确和模块化的激光雷达batchandonlineestimation系统。我们首先应用降采样和离

avenger_fang·2023-01-10 18:58

论文阅读：Fast and Accurate Semiautomatic Segmentation of Individual Teeth from Dental CT Images

【论文信息】FastandAccurateSemiautomaticSegmentationofIndividualTeethfromDentalCTImages4区SCIIF0.887【背景】

kczh·2023-01-10 06:25

[论文解读] AP-Loss for Accurate One-Stage Object Detection

Los Merengues·2023-01-08 07:13

【论文学习】Towards Accurate Oriented Object Detection in Aerial Images with Adaptive Multi-level Feature

AFF-Det：通过自适应多级特征融合实现航空图像中的精确定向目标检测论文链接：《TowardsAccurateOrientedObjectDetectioninAerialImageswithAdaptiveMulti-levelFeatureFusion》代码链接：暂无本文中提出了一种新型的两阶段检测器，该检测器具有自适应特征融合功能，可以实现航空图像中高精度的定向物体检测，命名为AFF-De

pinfan12138·2023-01-07 13:14

论文解读《THRONE: a new approach for accurate prediction of human RNA N7-methylguanosine sites》

期刊：JournalofMolecularBiologySCI分区：2区摘要N7甲基鸟苷（m7G）是真核mRNA的5′帽处必不可少的，无处不在的和带正电荷的修饰，调节其输出，翻译和剪接过程。虽然已经开发了几种基于机器学习（ML）的m7G计算预测器，但都利用了特定的计算框架。这项研究是我们探索四种不同的计算框架并确定最佳方法的第一个实例。基于此，我们开发了一种新的预测因子，THRONE（一种用于识别

HXH@·2023-01-06 16:28

RGBDTAM: A Cost-Effective and Accurate RGB-D Tracking and Mapping System

RGBDTAM:ACost-EffectiveandAccurateRGB-DTrackingandMappingSystem0.引言1.相关系统(directRGB-Dodometry)2.trackingthread2.1.Photometricerror(rphr_{ph}rph)2.2.Covariance-weightedGeometricerror(rgr_grg)2.3.Scalin

古路·2023-01-06 08:53

#Keras OverFeat代码实现（fast和accurate）

OverFeatkeras代码实现OverFeat快速版模型结构参数：OverFeat精确版模型结构参数：对模型结构有疑问详见原论文#-*-coding:utf-8-*-"""Createdon2022/8/1614:49@author:TroyeJcan"""importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="1"#useGPU0importkerasfrom

Troye Jcan·2023-01-05 08:02

论文阅读 [CVPR-2022] Attention Concatenation Volume for Accurate and Efficient Stereo Matching

论文阅读[CVPR-2022]AttentionConcatenationVolumeforAccurateandEfficientStereoMatchingstudyai.com搜索论文:[AttentionConcatenationVolumeforAccurateandEfficientStereoMatching](http://www.studyai.com/search/whole-

北岭狼人·2023-01-04 23:22

【论文简述及翻译】ACVNet：Attention Concatenation Volume for Accurate and Efficient Stereo Matching（CVPR 2022）

一、论文简述1.第一作者：GangweiXu，JundaCheng2.发表年份：20223.发表期刊：CVPR4.关键词：端到端训练、代价体、注意力机制、3D聚合、回归5.探索动机：相关体和连接体的数据分布和特征有很大不同，前者通过点积得到相似度测体，后者是一元特征的连接。简单地连接两个体并通过3D卷积对其进行正则化很难充分发挥两个体的优势。因此，GwcNet仍然需要28个3D卷积来进行代价聚合。

华科附小第一名·2023-01-04 23:19

【论文精读】ACVNet: Attention Concatenation Volume for Accurate and Efficient Stereo Matching

这是一篇CVPR2022的文章，基于一种新颖的注意力权重代价体构建方法，设计了一种网络结构，用以立体匹配（视差估计，双目深度估计）。原文链接：ACVNet代码链接：https://github.com/gangweiX/ACVNetAbstract准确的的costvolume表达对stereomatching至关重要。文章提出了一种新的costvolume构建方法，该方法从相关线索中生成atten

YuhsiHu·2023-01-04 23:14

【论文翻译】Accurate and Efficient Stereo Matching via Attention Concatenation Volume（CVPR 2022）

一、论文简述1.第一作者：GangweiXu2.发表年份：20223.发表期刊：arXiv4.关键词：立体匹配，代价体构建，注意力相关体，注意力过滤5.探索动机：现有的方法要不是做精度的，要不然是做效率的，没有一种方法实现了较好的平衡；现有的方法要不然使用连接体，要不然使用相关体，没有很好的结合两种代价体的优势。6.工作目标：这项工作目的是探索一种更高效且有效的代价体形式，能够高效率地实现最好的精

华科附小第一名·2023-01-04 23:13

【论文笔记】投影仪-相机系统标定方法

文章目录Simple,Accurate,andRobustProjector-CameraCalibration摘要1、介绍背景所提方法配套软件相关工作2、方法^*^A.投影仪和相机模型B.数据获取C.

jiayuzhang128·2022-12-30 04:57

《Towards Accurate Alignment in Real-time 3D Hand-Mesh Reconstruction》论文解读

一、参考资料实时重建手部网格3DHandMeshReconstruction论文笔记二、相关介绍《TowardsAccurateAlignmentinReal-time3DHand-MeshReconstruction》（实时三维手部网格重建中的精确对齐）XiaoTang,TianyuWang,andChi-WingFu.InternationalConferenceonComputerVisio

花花少年·2022-12-27 21:48

使用自监督图像表示学习框架精确预测分子性质和药物靶点（Accurate prediction of molecular properties and drug targets using a sel）

Accuratepredictionofmolecularpropertiesanddrugtargetsusingaself-supervisedimagerepresentationlearningframework（使用自监督图像表示学习框架精确预测分子性质和药物靶点）原文链接：Accuratepredictionofmolecularpropertiesanddrugtargetsusin

未觉时·2022-12-27 11:46

论文阅读：Multi-Compound Transformer for Accurate Biomedical Image Segmentation

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.14385.pdf源码地址：https://github.com/JiYuanFeng/MCTrans摘要：最近的视觉transformer（即图像分类）学习不同patch标记的非局部注意相互作用。然而，现有技术错过了学习不同像素的跨尺度依赖性、不同标签的语义对应关系、特征表征和语义嵌入的一致性，这对生物医学分割至关重要。本文通过提出

dapangshan·2022-12-25 08:26

【文字识别】SRN - Towards Accurate Scene Text Recognition with Semantic Reasoning Networks

提出背景通常的识别模型，例如CRNN，只使用RNN来隐式的建模语义信息。然而，我们发现基于RNN的方法存在一些明显的缺点，如时间依赖的解码方式和语义上下文的单向串行传输，这极大地限制了RNN的语义信息和计算效率。其中引入了一个全局语义推理模块（GSRM），通过多路并行传输的方式来捕获全局语义上下文。对比multi-way并行模式，one-way串行模式有以下几个缺点：从每个解码时间步长只能感知非常

阿飞大魔王·2022-12-24 11:24

python机器学习评估指标

事实上，术语accurate和precise经常可以互换使用。我们将在本文后面给出确切的定义，但简而言之，我们可以说：准确度是对某

程序员孔乙己·2022-12-21 15:04

ContourNet: Taking a Further Step toward Accurate Arbitrary-shaped Scene Text Detection论文阅读

ContourNet:TakingaFurtherSteptowardAccurateArbitrary-shapedSceneTextDetection论文阅读Reference正文摘要引言提出的方法总览自适应区域提议网络LOTM点重评分算法训练目标个人总结ReferenceY.Wang,H.Xie,Z.-J.Zha,M.Xing,Z.FuandY.Zhang,“ContourNet:Takin

Therock_of_lty·2022-12-21 07:29

目标检测论文解读1：（RCNN解读）Rich feature hierarchies for accurate object detection...

一、番外说明大家好，我是小P，今天和大家一起学习目标检测领域的经典文章-RCNN，希望大家支持和喜欢。此外，对“目标检测/模型压缩/语义分割”感兴趣的小伙伴，欢迎加入QQ群813221712讨论交流，进群请看群公告！点击链接加入群聊【ObjectDetection】：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5kXCXF8二、资料推荐1、本文相关资料推荐注：为方便下载，部分资源已

phinoo·2022-12-18 08:50

AAAI-2020-SiamFC++：Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines阅读笔记

论文代码地址：https://github.com/MegviiDetection/video_analystAAAI2020论文未开源一、写作动机以往的方法提出了多种目标状态估计方法，但很少考虑到视觉跟踪问题本身的特殊性。跟踪问题可以被视为分类任务和估计任务的组合。第一个任务是通过分类提供一个鲁棒的目标粗定位。第二个任务是估计一个准确的目标状态，通常用一个边界框表示。虽然现代跟踪器已经取得了显著

菜菜子hoho·2022-12-18 01:38

[论文阅读 2020 AAAI 目标跟踪]SiamFC++: Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation

简介paper:SiamFC++:TowardsRobustandAccurateVisualTrackingwithTargetEstimationGuidelinescode:MegviiDetection/video_analyst这篇论文在SiamFC基础上进行了改进，提出了SiamFC++,并在OTB2015,VOT2018,LaSOT,GOT-10k和TrackingNet上取得了SO

lingqing97·2022-12-18 01:37

《SiamFC++：Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines》论文笔记

参考代码：video_analyst1.概述导读：这篇文章指出之前的一些跟踪算法没有深入讨论针对跟踪任务的实质，很多时候只是在某些点上进行突破，因而最后方法的性能总是有局限性的。对此文章深入分析了跟踪网络的特性，因而对跟踪网络的设计提出了4点建议：G1（目标位置估计和目标判别需要接耦，分别具有各自的分支）/G2（目标判别置信度不能与实际相模糊）/G3（不能依赖数据分布等先验知识，否则导致泛化性鲁棒

m_buddy·2022-12-18 00:36

目标跟踪 ATOM（ATOM: Accurate Tracking by Overlap Maximization）

文章标题：《ATOM:AccurateTrackingbyOverlapMaximization》文章地址：https://arxiv.org/pdf/1811.07628.pdfgithub地址：https://github.com/visionml/pytrackingCVPR2019的一篇文章。主要作者之一叫做MartinDanelljan，据说是做跟踪方面的大佬、数学大佬。Abstract

Yemiekai·2022-12-18 00:34

目标跟踪 SiamFC++ （Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines）

文章标题：《SiamFC++：TowardsRobustandAccurateVisualTrackingwithTargetEstimationGuidelines》文章地址：https://arxiv.org/abs/1911.06188github地址：https://github.com/MegviiDetection/video_analyst2020年AAAI（Proceedingso

Yemiekai·2022-12-18 00:01

文献翻译：《弱监督学习实现3D人脸重建：从单张图片到图片集》（Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning）

哪咔吗·2022-12-15 19:09

微软三维人脸重建论文总结——《Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning》

原作：https://arxiv.org/abs/1903.08527研究机构：微软研究院写在前面想象一下，通过二维的人脸图片，生成高度还原的三维人脸模型。真是异想天开，可是人工智能要做的不就是实现那些异想天开的事情吗？再想象一下，这种功能能够运用的场景：首先由于我从事的是游戏行业，因此很直接的就是能够生成玩家自定义的三维游戏角色。可以是玩家自己，也可以是玩家喜欢的人，只需要你上传一张高清大头照，

哪咔吗·2022-12-15 19:09

SCI从入门到精髓（四）——SCI论文写作技巧

一、写作框架和各部分要求Title:Beshort,accurate,andunambiguous;Giveyourpaperadistinctpersonality;Beginwiththesubjectofthestudy.Introduction

罗晨晖·2022-12-15 08:26

【论文分享】Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold

前言：本文是PPT分享的文字稿，偏口语化，仅供参考。Outline论文正文内容梳理团队介绍背景介绍预测方法分类预测效果算法框架1.模型输入2.Evoformer3.StructureModuleLossFunctionAF2推理生成结果训练过程Openfold(AF2复现)训练集训练步骤训练命令AF2潜在问题其他类似算法-EsmFold预测效果结构简要说明

zoetu·2022-12-14 19:33

Affinity Feature Strengthening for Accurate, Complete and Robust Vessel Segmentation

AffinityFeatureStrengthening1DataSets1.1XCADangiographycoronaryarterydisease1.2DRIVEretinalvesselseg429mentationdataset1.3PVPortalveinvesseldataset1.4DSAdigitalsubtractionangiographycerebrovascularves

Philo`·2022-12-14 03:04

【3D目标检测】Accurate Monocular Object Detection via Color-Embedded 3D Reconstruction for AD

目录概述细节整体流程第一阶段：3D数据生成第二阶段：3D边界框估计前景分割颜色嵌入3D边界框估计损失函数概述本文是基于图像的3D目标检测方法。和伪点云原论文在流程上是相同的，但是基于伪点云的方法将深度图转换成伪点云之后直接使用了已有的工作，而本文中作者进行了自己的改进，包括前景分割代替实例分割，添加颜色嵌入等。细节整体流程主要分为两个阶段，3D数据生成以及3D边界框预测第一个阶段中，做2D目标检测

可乐大牛·2022-12-10 22:08

AutoGluon-Tabular: Robust and Accurate AutoML for Structured Data

AutoGluon-Tabular:RobustandAccurateAutoMLforStructuredData数据预处理、预测问题类型、训练预测集划分、模型选择一、背后的技术AutoGluon是一个Automl框架（Automl:自动对数据抽取特征并进行模型训练，其目的是尽量在不需要人的帮助下对输入进行特征的提取，选取适合的机器学习模型，对它进行训练）目前市面上有多款Automl的框架，大部

唔西迪西爱学习·2022-12-10 00:22

时间序列聚类算法论文《k-Shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series》

ABSTRACT 聚类是最流行的数据挖掘方法之一。这不仅仅是因为聚类问题具有很强的探索性，还因为它可以作为其他技术的预处理步骤或子过程。本文提出一种的新的时间序列聚类算法——K-shape算法。该算法依赖于一个可度量的迭代优化过程，创建同构的、分割良好的群簇。K-shape聚类算法依赖使用了规范化之后的互相关系数作为距离的度量，在每次迭代中使用它来更新聚类对聚类时间序列的分配。1.INTRODU

Chauncy__xu·2022-12-07 10:14

【论文笔记】Radatron: Accurate Detection Using Multi-Resolution Cascaded MIMO Radar

文章及补充材料链接：https://jguan.page/Radatron/理解本文需要一些电磁波与雷达信号处理相关的理论知识。1.引言雷达的角度分辨率通常很低。雷达的角度分辨率与雷达的天线孔径成反比，因此毫米波雷达要达到激光雷达的角度分辨率，需要3000根天线，10m孔径。另一增大角度分辨率的方法是使用级联MIMO雷达模拟大孔径雷达，其中雷达轮流发射信号以避免干扰。将多个收发器的信号进行组合

byzy·2022-12-06 15:02

笔记：A Novel Representation of Parts for Accurate 3D Object Detection and Tracking in Monocular Images

ANovelRepresentationofPartsforAccurate3DObjectDetectionandTrackinginMonocularImages2015IEEEInternationalConferenceonComputerVision文章地址Abstract：Wepresentamethodthatestimatesinreal-timeandunderchallengi

kadima_WEI·2022-12-05 09:11

Pesuo-Lidar ++: Accurate Depth for 3D Object Detection in Autonomous Driving 论文笔记

Pseudo-LiDAR++:AccurateDepthfor3DObjectDetectioninAutonomousDriving论文链接：https://arxiv.org/abs/1906.06310一、ProblemStatement提升pseudo-lidar检测far-away目标的性能。作者观察到一个问题:双目深度估计的方法是比较可靠的，但是它们估计整个目标的深度不是太近就是太远。

Tianchao龙虾·2022-12-03 18:45

Pseudo-LiDAR++: Accurate Depth for 3D Object Detection in Autonomous Driving Yurong

是之前讲过的虚拟激光雷达的改进版。之前的文章有个缺点是说，对于远处的物体，检测效果不好。这篇文章通过改进双目摄像机的深度估计网络让检测的位置更准确，还进一步利用4线的特别便宜的激光雷达来微调检测结果。最终的效果：比之前的那篇文章，效果提升了27%。在某些指标上，可以和64线的激光雷达媲美。4线的激光雷达比64线的激光雷达价格要低两个数量级。这一套设备（4线激光雷达+摄像头）比之前64线的解决方案，

阳阳鸭·2022-12-03 18:10

【3D目标检测】PSEUDO-LIDAR++: ACCURATE DEPTH FOR 3D OBJECT DETECTION INAUTONOMOUS DRIVING

目录概述细节STEREODEPTHNETWORK(SDN)深度修正概述本文是基于双目图像的3D目标检测算法。提出动机与贡献：就像是之前Monocular3DObjectDetectionwithPseudo-LiDARPointCloud中提到的，伪点云中还是存在很多问题的（比如伪点云与真实点云的局部不对齐），但是这些问题都可以归结到深度估计的效果不好上，因此作者聚焦如何提高深度估计的效果，尤其是

可乐大牛·2022-12-03 18:06

Recovering Accurate 3D Human Pose in The Wild Using IMUs and a Moving Camera. ECCV2018 阅读理解

本文提出一个构建3D数据集的方法，并开源了一个室外多人的3D数据集，即3DPW。在这项工作中，我们提出了一种方法，将单个手持摄像机和一套附在肢体上的惯性测量单元(imu)结合起来，在野外估计准确的3D姿态,这带来了许多新的挑战:移动的摄像机，航向漂移，混乱的背景，遮挡和视频中可见的许多人。整个数据构建流程可以简述为3步：第一步：基于第一帧，通过迭代最小化IMU输出的方向值和基于SMPL得到的方向值

为什么先生2012·2022-12-02 14:18

[CVPR2019](D3DFR)Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning From Single Image

标题：Accurate3DFaceReconstructionwithWeakly-SupervisedLearning:FromSingleImagetoImageSet链接：https://arxiv.org

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-02 10:21

3d 人脸重建论文解读

Accurate3DFaceReconstructionwithWeakly-SupervisedLearning:FromSingleImagetoImageSet解读最近看到一篇>很不错的3dface

lyyiangang·2022-12-02 10:51

Deep3DFaceReconstruction让一张人脸照片变成三维的真人脸

实例1论文Accurate3DFaceReconstructionwithWeakly-SupervisedLearning:FromSingleImagetoImageSetTensorFlow版本源码

西西弗Sisyphus·2022-12-02 10:20

Deep3DFaceReconstruction踩坑实录

在跑3d人脸ｄｅｍｏDeep3DFaceReconstruction时遇到一些问题，拿个小本本记录下来．项目介绍这个项目实现了通过单张图片推理3d人脸参数的功能，对应的论文为：Accurate3DFaceReconstructionwithWeakly-SupervisedLearning

lyyiangang·2022-12-02 10:20

单目标追踪——【相关滤波】ATOM：Accurate Tracking by Overlap Maximization

目录文章侧重点网络结构基于IoUNet的目标估计网络消融实验IoUNet的架构讨论ATOM的组成部分ATOMIOU-NetIOUNet的参考文章ATOM的参考文章文章侧重点由于之前的DCF方法把注意力放在设计有判别力的classifier以准确找到目标中心位置，而对于目标尺度估计等是设计另一个的，例如尺度滤波器完成对尺度的估计。这篇文章聚焦于目标追踪中“如何生成更准确的目标边界框”这个问题。现如今

zz的大穗禾·2022-12-01 02:30

【论文笔记】SD-VIS A Fast and Accurate Semi-Direct Monocular Visual-Inertial SLAM

关键词：视觉惯性；半直接SLAM；多传感器融合一、摘要：问题：如何权衡准确率和计算效率方法：半直接法。基于特征法的MVG进行初始化、后端优化和回环检测；滑动窗口优化结果：实现准确度和速度的均衡二、结论文章缺陷：无课题构思（如何一步步得到结论）：直接法追踪非关键帧并加速算法特征法回环检测，解决长期运行问题未解问题：扩展算法以支持多传感器融合三、粗看图表数据来源：EuRoC数据集重要指标：RMSE、平

Louis1874·2022-11-30 18:26

HEMlets Pose: Learning Part-Centric Heatmap Triplets for Accurate 3D Human Pose Estimation，ICCV 2019

摘要：提出部件-中心-热图三元组，构建空间体积，再用积分的方式实现端到端训练。介绍：三个挑战（1）从图像推到3Dpose的歧义性问题（2）针对回归问题，已有的方法，没有很好的平衡，人体表示与学习效率的关系（3）室外场景训练数据匮乏。本文的提出的部件-中心热图三元组，将人体部件周围的体积空间极化，每个部件有两个关节点连接。其实，就是简单的一个2Dheatmap的一张热图变成三张热图。方法：1.HEM

睡觉不准打呼噜·2022-11-29 22:28

论文阅读笔记六十六:Wide Activation for Efficient and Accurate Image Super-Resolution(CVPR2018)...

论文原址:https://arxiv.org/abs/1808.08718代码:https://github.com/JiahuiYu/wdsr_ntire2018摘要本文证明在SISR中在ReLU之前特征图越宽，在有效的计算资源及内存条件下，模型的性能越好。本文提出的残差网络具有平滑的identitymappingpathway，在激活层之前，每个block含有2x,4x多的通道数。为了进行6x

_miccretti·2022-11-29 16:22

论文笔记 HyperNet: Towards Accurate Region Proposal Generation and Joint Object Detection

提出的HyperNet网络基于设计的Hyper特征，这种特征主要先集合分等级的特征图，然后将其压缩到一个空间。这种Hyper特征同时具有足够深和很好的语义信息，在PASCALVOC2007和2012上可以通过每张图产生仅仅100个proposal，而达到很好的精度和效果，同时可以达到实时，GPU下5fps的速度。Hyper方法主要的贡献有：（1）在仅仅50proposal情况下，可达到recall

潇湘_AQ·2022-11-29 12:20

ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM system---阅读笔记(five)

Experiments不详细介绍试验过程！A.SystemPerformanceintheNewCollegeDatasetB.LocalizationAccuracyintheTUMRGB-DBenchmarkC.RelocalizationintheTUMRGB-DBenchmarkD.LifelongExperimentintheTUMRGB-DBenchmarkE.LargeScalean

雪天枫·2022-11-29 09:13

论文笔记——《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》

标题：用于精确的对象检测和语义分割的丰富特征层级结构（待补充）（这是一篇介绍R-CNN模型的论文，发表于2014年的CVPR）abstact:1、使用R-CNN使mAP提高至53.3%2、本文的方法的关键主要有两点：i>结合大容量的卷积神经网络（CNN）和自下而上的候选框（regionproposals），即R-CNN，用于对象的定位和切割;ii>当已标记的训练数据缺失时，CNN网络可以通过有监督

一嘤一个拳拳怪·2022-11-27 10:14

[读论文]弱监督学习的精确 3D 人脸重建：从单个图像到图像集-Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning:From

论文地址：Accurate3DFaceReconstructionwithWeakly-SupervisedLearning:FromSingleImagetoImageSet1.摘要最近，基于深度学习的

Redflashing·2022-11-27 04:36

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