RGB-D显著性检测

pytorch学习之旅（一）——自定义数据读取

最近在研究显著性检测，学着使用pytorch框架，以下纯属个人见解，如有错误请指出（一）自定义数据读取首先官方案例：PyTorch读取图片，主要是通过Dataset类，所以先简单了解一下Dataset类
bigheart-yan·2020-06-25 23:51

3D坐标学6D姿态：Learning 6D Object Pose Estimation using 3D Object Coordinates（笔记）——2014

应用3D目标坐标学习其6D姿态估计（笔记）——2014《Learning6DObjectPoseEstimationusing3DObjectCoordinates》摘要文章以单帧RGB-D图像估计特定目标的
樱木仙僧·2020-06-25 17:41

用CNN综合学习分析RGB-D图像中的6D姿态估计：Learning Analysis-by-Synthesis for 6D Pose Estimation in RGB-D Images—2015

LearningAnalysis-by-Synthesisfor6DPoseEstimationinRGB-DImages—2015综合学习分析RGB-D图像中的6D姿态估计(用CNN)文章利用卷积神经网络
樱木仙僧·2020-06-25 17:40

《Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data》中文翻译

用于从RGB-D数据进行3D物体检测的FrustumPointNets摘要：在这项工作中，我们研究了室内和室外场景中RGB-D数据的三维物体检测。
我脾气很好·2020-06-25 17:07

显著性检测2019（ICCV, CVPR）【part-2】

1.《AttentiveFeedbackNetworkforBoundary-AwareSalientObjectDetection》网络结构如下：同样是FCN-based（或Encoder-Decoder）网络模型。Encoder给出基于全局信息的预测（由GPM模块实现），之后Decoder不断修正优化输出。创新点依然在特征融合的方式，采用AttentiveFeedbackModule(AFM)
ReaFly·2020-06-25 15:40

「论文阅读笔记」Deep Hierarchical Saliency Network for Salient Object Detection

纪念第一次写博客的我想法很简单，记录看过的论文总结出优劣以供自己以后有想法的时候随时查阅也算是不错的研究生生活的开端花了一星期看了比较经典，而且是一个显著性检测的2D算法——DHSnet（DeepHierarchicalSaliencyNetworkforSalientObjectDetection
清新大叔丶·2020-06-25 14:36

「论文阅读笔记」Salient Object Detection with Pyramid Attention and Salient Edges

这是一篇来自于阿联酋的研究所与北京理工大学（一作二作）联合出品的2D显著性检测文章从题目可以看出作者使用金字塔的注意力机制和显著边缘来进行显著性检测的其主要的思路在于在传统的top-down的CNNs模式下
清新大叔丶·2020-06-25 14:36

「论文阅读笔记」Adaptive Fusion for RGB-D Salient Object Detection

这是来自于浙江大学的一篇RGB-D的目标检测论文。
清新大叔丶·2020-06-25 14:35

DenseFusion论文笔记

代码视频）：https://sites.google.com/view/densefusion/GIthub代码地址：https://github.com/j96w/DenseFusion贡献提出了一种从RGB-D
H.Y.·2020-06-25 11:59

RGB-D Salient Object Detection using background enclosure, depth contrast, and top-down features论文笔记

Shigematsu_Learning_RGB-D_Salient_ICCV_2017_paper.pdf研究背景深度神经网络因较可以较好的将自顶向下的特征和低维度特征结合起来，因此在对于RGB图像的显著性检测上取得了较好的表现
Bai.S·2020-06-25 11:39

显著性检测 视觉注意机制 超像素分割

概述视觉显著性检测(Visualsaliencydetection)指通过智能算法模拟人的视觉特点，提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域)。
rrr2·2020-06-25 09:55

基于RGB-D图像的3D人脸重建

说明：本文来自于【知网】《基于RGB_D图像的3D人脸重建》_吴兴龙整体步骤：获得深度图像和彩色图像（使用kinect设备）–>深度图像预处理–>人脸检测–>人脸区域分割–>人脸区域追踪–>提取3D人脸点云数据—>点云配准以及数据整合–>人脸3D模型生成整体目的：目的是利用多帧数据重建完整的3D人脸模型。每个步骤的详细介绍：一、预处理采用双边滤波对图像进行预处理，双边滤波是一种可以保边去噪的滤波器
_Jayromia·2020-06-25 04:40

DenseFusion(6D姿态估计)解读-2019cvpr

DenseFusion(6D姿态估计)解读-2019cvpr资源论文作者源码他人修改过代码作者的想法我们在研究中发现，从RGB-D输入中提取6D姿态信息时，很多点是被其他对象遮挡住的，这就会导致识别性能发生明显下降
无人不智能，机器不学习·2020-06-24 21:42

基于图像和视频上的显著性目标检测总结

文章目录一、介绍二、深度显著目标检测模型三、显著目标检测数据集四、评估指标五、当前最先进的VSOD模型在数据集上的评测结果六、结论参考文献一、介绍显著性检测通常分为眼动点检测和显著目标检测。
librahfacebook·2020-06-24 04:36

CVPR2018 人体姿态相关

openaccess.thecvf.com/CVPR2018.py1.手势First-PersonHandActionBenchmarkWithRGB-DVideosand3DHandPoseAnnotations“第一人称手动行动基准与RGB-D
2Dposeliu·2020-06-23 16:28

迭代最近点（Iterative Closest Point, ICP）算法及matlab实现

前言通常，使用RGB-D相机或是其他方法获取到物体的三维点云后，由于采集设备不同、拍摄视角不同等等因素的影响，即使是同一个物体所得到的点云也会有较大的差异，主要是旋转或者平移的变化。
hongbin_xu·2020-06-23 15:48

基于视觉的机器人抓取: 论文及代码(Vision-based Robotic Grasping: Papers and Codes)

基于视觉的机器人抓取，是指给机器人安装RGB-D相机，通过人工智能算法，获得抓取器的目标抓取位姿。按照不同的抓取方式，可以分为2D平面抓取和6D空间抓取。2D平面抓取是指目标
GeorgeDu·2020-06-23 05:54

CVPR 2019 | PoolNet：基于池化技术的显著性目标检测

目前很多流行方法都是引入Attention（注意力机制），但是本文是基于U型结构的特征网络研究池化对显著性检测的改进，具
PaperWeekly·2020-06-22 19:26

图像/视觉显著性检测技术发展情况梳理

图像/视觉显著性检测技术发展情况梳理(SaliencyDetection、VisualAttention）Sason@CSDN当前更新日期：2013.08.041.早期C.Koch与S.Ullman的研究工作
ametor·2020-06-22 13:44

由双目立体视差图重建三维点云【Win10+OpenCV3.4.1+PCL1.8】

原理使用双目视差图重建三维点云的原理其实很简单，与使用RGB-D相机进行三维点云重建的过程并没有太大区别，主要是通过双目立体视觉获取物体的深度信息(ZcZ_cZc)，并计算Xc、YcX_c、Y_cXc、
$南山种豆$·2020-06-22 09:22

视觉slam中的相机模型汇总 | 单目、双目、RGB-D

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者：梦寐mayshine链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94233848本文转载自知乎，作者已授权，未经许可请勿二次转载。运动模型观测模型单目相机-针孔相机模型投影坐标：相似三角形，得：通过对称映射，整理得：像素坐标系：原点o′位于图像的左上角，u轴向右与x轴平行，v轴向下与y轴平行。像素坐标系与成像平面之间，
3Ｄ视觉工坊·2020-06-22 09:39

显著性检测综述(完整整理)（转自https://blog.csdn.net/qq_32493539/article/details/79530118）

显著性对象检测综述参考：http://mmcheng.net/zh/paperreading/一、程明明等人的论文：SalientObjectDetection:ASurve（简单归纳了文章中的我认为比较重要的部分）该论文旨在全面回顾突出显示目标检测的最新进展，并将其与其他密切相关领域（如通用场景分割，目标建议生成以及固定预测的显著性）相关联。主要内容涉及i）根源，关键概念和任务，ii）核心技术和
HEAD_L4·2020-06-22 08:14

显著性检测论文详解（一）：BASNet: Boundary-Aware Salient Object Detection

BASNet:Boundary-AwareSalientObjectDetection简述：对于显著性目标检测，以往的研究大多集中在区域精度上，而不是边界质量上。在这篇论文中，我们提出了一种predict-refinearchitecture，BASNet，以及一种新的混合损耗来实现边界感知的突出对象的设计。问题or相关工作：由上图，可以看到现在的方法（FCN等），预测的显著性图在精细结构和/或边
Star·端木·2020-06-22 06:42

显著性检测之SE2Net: Siamese Edge-Enhancement Network for Salient Object Detection

SE2Net:SiameseEdge-EnhancementNetworkforSalientObjectDetection文章目录SE2Net:SiameseEdge-EnhancementNetworkforSalientObjectDetection网络结构主要贡献迭代过程边缘引导实验细节消融实验和其他模型比较一点感想参考链接原始文档：https://www.yuque.com/lart/p
有为少年·2020-06-22 03:57

显著性检测之Salient Object Detection with Pyramid Attention and Salient Edges

SalientObjectDetectionwithPyramidAttentionandSalientEdges文章目录SalientObjectDetectionwithPyramidAttentionandSalientEdges主要亮点网络结构PyramidAttentionModule（2c）SalientEdgeDetector（2e）DenseconnectionDiscussion
有为少年·2020-06-22 03:57

显著性检测之A Mutual Learning Method for Salient Object Detection with intertwined Multi-Supervision

AMutualLearningMethodforSalientObjectDetectionwithintertwinedMulti-Supervision主要亮点网络结构主要工作MutualLearningModule（提升显著性检测
有为少年·2020-06-22 03:57

显著性检测之Attentive Feedback Network for Boundary-Aware Salient Object Detection

AttentiveFeedbackNetworkforBoundary-AwareSalientObjectDetection文章目录AttentiveFeedbackNetworkforBoundary-AwareSalientObjectDetection网络结构主要亮点明确的目标注意力反馈模块全局感知模块损失函数实验细节对比其他方法全局感知模块的配置比较模块消融相关链接原始文档：https:
有为少年·2020-06-22 03:56

对视觉显著性检测（Saliency Object Detection）中Channel Attention的一些总结

因为最近的paper涉及，所以对channelattention进行了了解，比较浅显，但是以此篇博客记录，之后有相关进展，也会更新。已经有很多相关的文章对Attention的本质，原理进行介绍。例如：Attention综述：基础原理、变种和最近研究我挑一些我学习过程中觉得重要的点。Attention本质首先，Attention的本质是一个查询（query）到一系列（键key-值value）对的映射
Cheungleilei·2020-06-21 18:35

【2018CVPR】实时单目6D物体姿态估计

；6DoF位姿包括了3维位置和3维空间朝向；传统方法包括以下两种：基于RGB图像的方法，或者使用edge特征，但对复杂背景敏感，或者使用featurepoints，但无法处理弱纹理或者无纹理情况；基于RGB-D
GeorgeDu·2020-06-21 01:28

直接法估计相机位姿（inverse compositional）

下面我们就对直接法做详细的说明：直接法最直观简单的应用在于RGB-D相机，这种相机可以得到同一时刻RGB图像和深度图像，根据深度图像可以得到每一个像素点在三维空间中的坐标，所有的这些三维点就形
变胖是梦想2014·2020-04-04 03:41

Image Matting传统方法和深度学习方法回顾

ImageMatting课题回顾Introduction简单图像的ImageMatting--证件照换背景复杂图像的ImageMatting1.DeepImageMatting2.AlphaGANMatting结合显著性检测自动生成
乱觉先森·2020-03-28 17:22

点云配准(一 两两配准)

这篇文章简单与大家聊一聊点云的配准技术,本文部分内容主要参考郭浩主编的「点云库PCL从入门到精通」.由于一直对双目视觉较为感兴趣,无论是传统的双目立体视觉,还是面阵的结构光3D相机,亦或是日渐流行的VSLAM中流行的RGB-D
3D视觉工坊·2020-03-15 23:42

Semi-Supervised Multimodal Deep Learning for RGB-D Object Recognition

总体上看，这篇文章的主要贡献包含两块：网络使用AlexNet+自编码器进行预训练，该初始化方法的结果要优于AlexNet+ImageNet的初始化，作者解释原因为：AlexNet+自编码器的方法让网络学到了RGB-D
Dorts·2020-03-15 20:47

显著性检测综述(完整整理)

一、程明明等人的论文：SalientObjectDetection:ASurve（简单归纳了文章中的我认为比较重要的部分）该论文旨在全面回顾突出显示目标检测的最新进展，并将其与其他密切相关领域（如通用场景分割，目标建议生成以及固定预测的显著性）相关联。主要内容涉及i）根源，关键概念和任务，ii）核心技术和主要建模趋势，以及iii）显著性物体检测中的数据集和评估指标。讨论并提出了未来的研究反向等开放
壹米玖坤·2020-03-05 18:18

【实战+源码】RGB-D移动抓取服务机器人（三）——3D目标识别定位（相机标定、ORK、linemod、find_object_2d/3d）

因为冠肺疫情的原因，在家效率不高，但时间充沛，就针对3D目标的相关东西梳理一下。完整代码github托管地址：https://github.com/pengxinyi-up/mobile-grab-Robot目录一、参考资料1、相机标定2、3D目标识别二、find_object_2d/3d方法一、参考资料1、相机标定为啥需要标定：https://www.sohu.com/a/336803765_1
走走走走走走你·2020-02-28 22:20

Kintinuous 算法精讲

Kintinuous利用消费级RGB-D相机，实现了实时SLAM系统，该SLAM系统可以运用在几百米大的场景中，并且得到高质量的全局一致性表面重建。
变胖是梦想2014·2020-02-25 04:13

Global and Local Sensitivity Guided Key Salient Object Re-augmentation for Video Saliency Detecti...

1文章说明链接：https://arxiv.org/abs/1811.07480方向：视频显著性检测时间：2018期刊：arxiv2出发点这篇论文网络设计比较复杂，我并没有完全看懂，结构说明以后补充，本文在
挺老实·2020-02-09 04:06

【实战+源码】基于RGB-D（深度视觉）的具有机械臂抓取功能的自主规划移动服务机器人的设计与实现（二）——人脸识别（face recongnition））

首先表明目的，本款机器人希望它具有辨别使用者的功能，网上能够人脸识别的文章也不少，主要是识别到人脸而不是辨别是谁的脸，本文希望能够辨别人脸。一，参考资料1，wiki.ros.org/face_recognition2，其他资料https://blog.csdn.net/weixin_40522162/article/details/79982386这篇文章写的很棒，但是由于需要用到pip工具，限于
走走走走走走你·2020-02-04 16:27

ORB_SLAM2功能包的构建和在ROS中的应用

利用单目，双目和RGB-D深度摄像头的实时SLAM，具有环路检测和重定位功能ORB-SLAM是一个基于特征点的实时单目SLAM系统，在大规模的、小规模的、
insist_coder·2020-01-05 07:21

[论文笔记]ElasticFusion: Dense SLAM Without A Pose Graph

我们的系统能够捕捉全面稠密的全局一致的基于surfelbased的房间尺度环境的地图，使用RGB-D相机以增量的在线方式探索，没有任何姿态图优化或任何后处理步骤。
liampayne_66d0·2019-12-31 16:15

ORB-SLAM2的编译运行以及TUM数据集测试

ORB-SLAM2是一套完整的SLAM方案，提供了单目，双目和RGB-D三种接口。它能够实现地图重用，回环检测和重新定位的功能。
徐大徐·2019-12-28 17:45

SLAM刚刚开始的未来之“工程细节”

在六月初新加坡刚刚结束的国际机器人顶级会议之一的ICRA2017，机器人研究的方向和种类繁多，但计算机视觉、SLAM（同步定位和建图）、建图、空中机器人（泛指各类无人机）、距离感知、RGB-D感知这几个话题的
AI科技大本营·2019-12-18 06:32

2017.10-文献阅读随笔

Object-basedVisualSaliencyviaLaplacianRegularizedKernelRegression（IEEETMultiMedia）显著性检测源自于生物感知的机制，生物学的证据表明基于目标的显著性源自空间注意力的扩散
EdwardMa·2019-12-13 09:47

显著性检测论文梳理（Saliency Detection）

思维导图链接1.显著点的检测Itti的AModelofSaliency-BasedVisualAttentionforRapidSceneAnalysis（TPAMI1999）论文是显著性检测的鼻祖论文
浮云匿晨晖·2019-12-11 21:08

图像显著性检测 LC算法

图像显著性检测算法之一：LCAlgorithm基本思想计算某个像素在整个图像上的全局对比度，即该像素与图像中其他所有像素在颜色上的距离之和作为该像素的显著值。
壹米玖坤·2019-12-07 11:25

重要抽样分布：卡方分布（χ2分布）、t分布和F分布

【首先，这三个抽样分布都是来自正态总体的常用的分布可以根据情况应用于显著性检测】1.χ2分布定义：设X1,X2,......Xn相互独立,都服从标准正态分布N(0,1),则称随机变量χ2=X1²+X2²
李_颖Biscuit·2019-12-02 04:32

Deep Depth Completion of a Single RGB-D Image

Title.png单个RGB-D图像的深度补全主页：http://deepcompletion.cs.princeton.edu/Github：https://github.com/yindaz/DeepCompletionReleasePaper
从菜鸟开始·2019-11-04 07:21

RGB-D（深度图像） & 图像深度

RGB-D（深度图像）这里写图片描述这里写图片描述深度图像=普通的RGB三通道彩色图像+DepthMap  在3D计算机图形中，DepthMap（深度图）是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道
Niling·2019-11-01 20:57

视觉SLAM笔记（42） 光流法跟踪特征点

光流法跟踪特征点1.使用TUM公开数据集2.使用LK光流1.使用TUM公开数据集准备了若干张数据集图像，存放在程序目录中的VSLAM_note/042/data/文件夹下它们来自于慕尼黑工业大学（TUM）提供的公开RGB-D
氢键H-H·2019-10-23 21:58

视觉SLAM笔记（39） 求解 ICP

视觉SLAM笔记（39）求解ICP1.SVD方法2.非线性优化方法1.SVD方法使用SVD以及非线性优化来求解ICP使用两个RGB-D图像，通过特征匹配获取两组3D点，最后用ICP计算它们的位姿变换由于
氢键H-H·2019-10-17 21:24
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