monocular 第3页

基于域分离的全天图像自监督单目深度估计 Self-supervised Monocular Depth Estimation for All Day Images using Domain Separ

Self-supervisedMonocularDepthEstimationforAllDayImagesusingDomainSeparation基于域分离的全天图像自监督单目深度估计0Abstract亮点：对于全天道路深度估计中的早晚图像差异过大问题。提出了一个域分离自监督单目深度估计网络，主要用来提升同一个网络在白天和晚上两个场景中的深度估计精度,将白天图像和晚上图像的特征分为私有特征和共

韩十三*·2022-12-16 19:47

orb-slam2 从单目开始的简单学习（3）：Tracking

1.tracking逻辑和运行顺序1.1初始化第一次出现Tracking是在SystemSLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM2::System::MONOCULAR,true);初始化

weixin_50862344·2022-12-16 01:24

NVIDIA Jetson TX2 安装ORB-SLAM3 ROS 错误总结

下载：gitclonehttps://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git这时Examples里面没有ROS├──Examples│├──Calibration│├──Monocular

爱学习的小道长·2022-12-16 01:23

论文项目复现笔记----Emotion Driven Monocular Face Capture and Animation

爱编程的小亮·2022-12-15 16:39

《论文笔记》Multi-UAV Collaborative Monocular SLAM

时间：2017作者：实现条件：多agent+一中心服务器。每一个agent自带单目摄像头，中心服务器可与所有agent通信。agent没有任何先验知识。不考虑任何的传输延时所带来的不良影响。分工 agent工作：采集数据+建立局部地图+传送数据服务器工作：placerecognition(位置识别)，mapfusion(地图融合)，bundleadjustment(束调整) 注：age

DWQY·2022-12-14 23:00

Triangulation Learning Network: from Monocular to Stereo 3D Object Detection

论文链接：https://arxiv.org/abs/1906.01193代码链接：https://github.com/Zengyi-Qin/TLNet本文观点：虽然基于深度学习的立体匹配已经做了大量的工作，但他们主要关注的是像素级而不是物体级。而且通过适当地放置三维锚点和扩展区域建议网络，可以仅使用单目图像获得类似的结果。像素级别上匹配在计算上是昂贵的和耗时的，为了避免这样的计算，并充分利用立

pursue excellence AI·2022-12-11 08:52

【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

SMOKE: Single-Stage Monocular 3D Object Detection via Keypoint Estimation

纵目发表的这篇单目3D目标检测论文不同于以往用2D预选框建立3D信息，而是采取直接回归3D信息，这种思路简单又高效，并不需要复杂的前后处理，而且是一种onestage方法，对于实际业务部署也很友好。来源：杰读源码微信公众号论文：SMOKE:Single-StageMonocular3DObjectDetectionviaKeypointEstimation论文:https://arxiv.org/

杰读源码·2022-12-09 15:48

单目深度估计-NeW CRFs: Neural Window Fully-connected CRFs for Monocular Depth Estimation

原文链接：单目深度估计-NeWCRFs:NeuralWindowFully-connectedCRFsforMonocularDepthEstimation·语雀Abstract从单个图像估计准确的深度是具有挑战性的，因为它本质上是模棱两可和不适定的。虽然最近的作品设计了越来越复杂和强大的网络来直接回归深度图，但我们走的是CRF（条件随机场）优化的道路。由于计算成本高，CRF通常在邻域之间而不是整

VvCandy_·2022-12-09 10:40

《NeW CRFs：Neural Window Fully-connected CRFs for Monocular Depth Estimation》论文笔记

参考代码：NeWCRFs1.概述介绍：在这篇文章中对单目有监督深度估计算法提出了新的解码单元，该解码单元设计的灵感源自于CRFs（ConditionalRandomFields）和Swin-Transformer。首先，在该解码单元中在local-window（文中也将其称之为N∗NN*NN∗N个patch的组合）中计算CRFs，这样可以显著减少因全局CRFs带来的计算量巨大问题，这是基于深度本身

m_buddy·2022-12-09 10:06

CVPR 2022 | NeW CRFs: Neural Window Fully-connected CRFs for Monocular Depth Estimation

CVPR2022|NewCRF：使用Attention模拟了CRF论文：https://arxiv.org/abs/2203.01502代码：https://weihaosky.github.io/newcrfs/核心内容这篇文章将全局全连接CRF使用Attention进行了改造，并使用了基于窗偏移的计算过程实现了更低的计算量。提出的结构被用于单目深度估计任务模型的构建中。背后动机随着深度估计的发

有为少年·2022-12-09 10:29

复现KM3D:Monocular 3D Detection with Geometric Constraints Embedding and Semi-supervised Training

复现KM3D:Monocular3DDetectionwithGeometricConstraintsEmbeddingandSemi-supervisedTraining时间：2022年5月27日1.

beneficial·2022-12-09 09:03

论文速读：Homography Loss for Monocular 3D Object Detection

写在前面是在Monopair的启发下完成的工作。论文提到是提出的结构可以作为一个独立的插件提升3D模型检测效果，因此有兴趣读一下主要工作一览如图1所示，核心思想是建立所有目标对象之间的联系，并全局优化它们的3D位置。此外，还通过逆投影映射将BEV与图像视图相关联，并将2D检测结果用于指导BEV中的3D定位。为了达到这一目标，提出了单应损失，将2D和3D信息结合起来，并全局平衡相互之间的关系，以获得

是魏小白吗·2022-12-08 13:14

每天一篇论文 333/365 Multi-object Monocular SLAM for Dynamic Environments

Multi-objectMonocularSLAMforDynamicEnvironments每天一篇论文汇总list摘要动态环境下的多体单目SLAM在感知和状态估计方面仍然是一个长期的挑战。尽管存在理论上的解决方案，但实践却滞后，主要原因是缺乏动态参与者的稳健感知和预测模型。动态场景中的多体单目SLAM的典型挑战源于不可观测性问题，因为不可能从移动的单目摄像机中三角化运动对象。在物体运动的限制下

流浪机器人·2022-12-08 01:59

[读论文] Monocular 3D Object Reconstruction with GAN inversion (ECCV2022)

概述项目主页：https://www.mmlab-ntu.com/project/meshinversion/方法名称：MeshInversion输入：单目图像（inthewild，有背景的，没有抠图的）输出：textured3Dmeshkeychallenge:缺少3D或multiviewsupervision方法核心：先预训练一个3DGAN，可以从latentcodez生成texturedme

YuQiao0303·2022-12-06 10:53

人体姿态估计综述（Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods）

1.总述1.1应用电影和动画虚拟现实人机交互视频监控医疗救助自动驾驶运动动作分析1.2挑战人体姿势估计所面临的挑战主要体现在三个方面：灵活的身体构造表示复杂的关节间关节和高自由度肢体，这可能会导致自我闭塞或罕见/复杂的姿势。身体外观包括不同的衣服和彼此相似的部分。复杂的环境可能会导致前景遮挡，附近人遮挡或类似的部分，各种视角以及相机视图中的截断。1.3已有的方法根据是否使用设计的人体模型，可以将这

To_1_oT·2022-12-05 09:17

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

运行ORB-SLAM2

/Examples/Monocular/mono_kittiVocabulary/ORBvoc.txtExamples/Monocular/KITTI00-02.yaml/home/hope/Downloads

雨幕丶·2022-12-04 09:13

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

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）

可乐大牛·2022-12-03 18:06

[文章阅读] EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object ...

CVPR2022论文链接源代码：Github1速读1.1论文试图解决什么问题？这是否是一个新的问题？试图解决：基于PnPDE的单目物体位姿估计，需要获得图像中点的3D深度（通过深度网络之类的方法）以及2D-3D之间的关联，然后通过PnP求解得到物体位姿；而PnP本质上不可导，使得无法通过反向传播位姿的误差训练网络；文章通过将求解位姿转换为预测位姿的概率密度解决这一问题，实现了基于位姿真值的端到端训

感天动地大白狗·2022-12-03 11:38

NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video 论文阅读笔记

论文阅读笔记文章目录论文阅读笔记论文名称：[NeuralRecon:Real-TimeCoherent3DReconstructionfromMonocularVideo](https://arxiv.org/pdf/2104.00681.pdf)[论文笔记原文写在个人的有道云笔记上，这里可以看到插图](https://note.youdao.com/s/32hCfwDl)一、论文摘要部分二、论文

邓珺礼·2022-12-03 09:35

[CVPR2021]LASR: Learning Articulated Shape Reconstruction from a Monocular Video

标题：LASR:LearningArticulatedShapeReconstructionfromaMonocularVideo链接：https://arxiv.org/pdf/2105.02976本文做的是基于视频的3D重建。特色之处在于不需要初始模板，而是直接从一个球形来拟合最终形状。模型结构与其他模型一样，作者也是将3D重建分解为三个部分，即形状预测，动作预测，相机参数预测。动作预测首先假

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-03 09:20

Structured Attention Guided Convolutional Neural Fields for Monocular Depth Estimation 论文理解

论文markdown目标：论文理解论文序列2）StructuredAttentionGuidedConvolutionalNeuralFieldsforMonocularDepthEstimation目标：单目相机的rgb图->单目相机的深度图之前写阅读DepthMapPredictionfromaSingleImageusingaMulti-ScaleDeepNetwork论文的感想，因为网络架

夕阳染色的坡道·2022-12-03 08:03

NeRF-SLAM 学习笔记

Real-TimeDenseMonocularSLAMwithNeuralRadianceFields主页：https://deepai.org/publication/nerf-slam-real-time-dense-monocular-slam-with-neural-radiance-fields

ACxz·2022-12-01 04:16

PSL‑SLAM:PSL‑SLAM: a monocular SLAM system using points and structure lines in Manh 曼哈顿世界中的点线单目SLAM

文章下载地址：https://download.csdn.net/download/weixin_50508111/85811572一.文章简介1.文章类型/时间/作者/所属单位：期刊论文/2021.08/FengYang1·YichaoCao2·WeigongZhang/东南大学；2.主要工作：（1）.利用结构线方向与消失点方向的一致性来提取结构线;（2）.在优化模块中，将结构线的误差模型引入非

王不偏·2022-11-30 18:27

PL-SLAM: Real-Time Monocular Visual SLAM with Points and Lines 基于点线的单目实时SLAM

1.文章类型/时间/作者/所属单位_项目支持：期刊/AlbertPumarola1AlexanderVakhitov2AntonioAgudo/2017/EU_Project欧盟项目；2.主要工作：（1）PL-SLAM流程图，ORB-SLAM[18]流程图的延伸。该系统由三个主要线程组成：跟踪、局部映射和循环关闭。跟踪线程估计摄影机位置并决定何时添加新关键帧。然后，局部映射将新的关键帧信息添加到贴

王不偏·2022-11-30 18:27

【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

论文笔记-PL-SLAM: Real-time monocular visual SLAM with points and lines

这一篇论文的主要贡献有两个，一个是在orb-slam的基础上加入了线特征，在不影响效率的情况下，提升了系统在低纹理的情况下的表现；二是提出了一个只用到线匹配就估计出初始地图的方法（连续三帧）。这篇论文是基于单目的，还有一个同名的PL-SLAM是双目的SLAM系统，不要弄混了~I.INTRODUCTION首先指出了为什么要使用线特征：对于ORB-SLAM，如果在低纹理场景，或者是图像有运动模糊时，系

wrotcat·2022-11-30 18:16

论文解读：SMOKE：SMOKE: Single-Stage Monocular 3D Object Detection via Keypoint Estimation

摘要估计三维方向和物体的平移对于无基础设施的自主导航和驾驶至关重要。在单目视觉方面，成功的方法主要基于两个因素：（1）网络生成2D区域提案；（2）R-CNN结构，利用所获得的感兴趣区域预测3D物体的姿态。我们认为2D检测网络是冗余的，并为3D检测引入了不可忽略的噪声。因此，我们提出了一种新的三维目标检测方法，称为SMOKE，该方法通过将单个关键点估计与回归的三维变量相结合来预测每个检测对象的三维包

Jumi爱笑笑·2022-11-29 22:59

【3D目标检测】《Orthographic Feature Transform for Monocular 3D Object Detection》论文阅读笔记

https://arxiv.org/pdf/1811.08188.pdf目录1.摘要2.介绍3.相关工作4.3D目标检测框架（将更新）

聿默·2022-11-29 16:16

《MonoIndoor：Towards Good Practice of Self-Supervised Monocular Depth Estimation...》论文笔记

参考代码：None1.概述介绍：经典的自监督深度估计方法已经在KITTI数据集上取得了较为不错的效果，但是在一些室内或是相机能够自由移动（KITTI场景下相机固定在车上）的场景下，现有的经典自监督深度估计算法就出现了问题。这篇文章研究的便是这些场景下的自监督深度估计，在该文章中指出自监督深度估计在这些场景下性能出现较大幅度下降是因为如下两点原因：在这些场景下深度的范围是变化比较大的，特别是在一些室

m_buddy·2022-11-29 12:18

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

M3D-RPN: Monocular 3D Region Proposal Network for Object Detection（2019.7）

摘要将世界进行三维描述是现代自动驾驶领域的重要部分。目前，昂贵的雷达和立体RGB成像的结合对于成功进行三维目标检测算法至关重要，而单目的方法则大大降低了性能。我们通过将单目3D检测问题重新定义为一个独立的3D区域提案（regionproposalnetwork）网络来缩小差距，利用了2D和3D的视角几何关系，使3Dboxes利用在图像空间生成的显著卷积特征。为了解决复杂的3D参数估计，我们还设计了

skycrygg·2022-11-28 13:24

每天一篇论文呢 340/365 M3D-RPN: Monocular 3D Region Proposal Network for Object Detection

M3D-RPN:Monocular3DRegionProposalNetworkforObjectDetectionCodeDetNet:Designbackboneforobjectdetection

流浪机器人·2022-11-28 13:52

M3D-RPN论文精读

一、前期准备3D目标检测集合：https://blog.csdn.net/unbekannten/article/details/127989929M3D-RPN:Monocular3DRegionProposalNetworkforObjectDetection

unbekannten·2022-11-28 13:45

[ECCV2020]Self-Supervised Monocular 3D Face Reconstruction by Occlusion-Aware Multi-view Geometry

标题：Self-SupervisedMonocular3DFaceReconstructionbyOcclusion-AwareMulti-viewGeometryConsistency链接：https://arxiv.org/pdf/2007.12494本文主要是提出了一种从无监督的多视角图片构建3D人脸模型的方式。作者提到现如今的无监督3D人脸重建方法要么是基于landmark做loss，要么

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-11-27 04:38

【2021-CVPR-3D人体姿态估计】CanonPose: Self-Supervised Monocular 3D Human Pose Estimation in the Wild

CanonPose:Self-SupervisedMonocular3DHumanPoseEstimationintheWild题目：《在自然场景下自监督的单目3D姿态估计》作者：来源：CVPR2021研究内容:单人-单视图-自监督创新点：•提出CanonPose:一种自我监督的方法，通过混合不同视图的姿态，从未标记的多视图图像训练单个图像3D姿态估计器。•不需要预先了解场景、3D骨架或摄像机校准

代码太难敲啊喂·2022-11-25 19:10

阅读笔记-LSD-SLAM: Large-ScaleDirect Monocular SLAM 逐行仔细阅读 lsdsalm论文解读

皮皮原创手打，欢迎交流。基本情况标题：Large-ScaleDirectMonocularSLAM-2014年作者:JakobEngelandThomasSch¨opsandDanielCremers论文下载地址：https://sci-hub.mksa.top/10.1007/978-3-319-10605-2_54代码地址:https://github.com/tum-vision/lsd_s

李皮皮的悲惨生活·2022-11-25 08:20

实时单目物体SLAM Real-time Monocular Object SLAM

2015摘要：我们提出了一个基于对象的实时SLAM系统，该系统利用了迄今为止最大的对象数据库。我们的方法包括两个主要部分：1）利用对象刚性约束改进地图并找到其真实比例的单目SLAM算法，以及2）基于二进制词包的新型对象识别算法，该算法为500个3D对象的数据库提供实时检测。这两个部分共同工作并相互受益：SLAM算法从对象的观察中积累信息，将对象特征锚定到特定地图地标，并对优化设置约束。同时，将部分

尤齐·2022-11-25 08:39

Understanding 3D object detection for autonomous driving

awesome-Autopilot-algorithm基于单目图像的3D检测Task-AwareMonocularDepthEstimationfor3DObjectDetectionM3D-RPN:Monocular3DRegionProposalNetworkforOb

weixin_39589871·2022-11-24 17:10

【3D目标检测】Monocular 3D Object Detection with Pseudo-LiDAR Point Cloud

目录概述整体流程伪点云vs点云2D-3D边界框的一致性约束概述本文的输入数据仅仅是单目图像，在方法上是融合了伪点云（Pseudo-LiDAR）的深度信息表示方法与FrustumPointNets的检测方法。乍一看文章和伪点云原论文Pseudo-LiDARfromVisualDepthEstimation:BridgingtheGapin3DObjectDetectionforAD一模一样，但是会更

可乐大牛·2022-11-24 17:59

论文速读 -- FIERY: Future Instance Prediction in Bird’s-Eye View from Surround Monocular Cameras

论文速读–FIERY:FutureInstancePredictioninBird’s-EyeViewfromSurroundMonocularCameras参考：1.知乎FIERY一.摘要驾驶需要与道路参与者互动，并预测他们未来的行为，以便安全驾驶。我们提出了FIERY：一个概率未来预测模型基于单眼相机BEV视角。我们的模型预测了未来的实例分割和动态运动，可转化为非参数未来的轨迹。我们的方法结合

Darchan·2022-11-24 02:03

论文阅读笔记：(2021.06, cvpr) Monocular 3D Object Detection: An Extrinsic Parameter Free Approach

paper:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Zhou_Monocular_3D_Object_Detection_

chaoqinyou·2022-11-23 13:32

ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System阅读笔记

摘要论文介绍了ORB-SLAM，这是一种基于特征的单目SLAM系统，可在小型和大型室内外环境中实时运行。该系统对严重的运动噪声具有鲁棒性，允许宽基线循环闭合和重新定位，并包括全自动初始化。基于近年来的优秀算法，从零开始设计了一个新颖的系统，该系统对所有SLAM任务使用相同的功能：跟踪、映射、重新定位和闭环。选择重建的点和关键帧的适者生存策略可带来出色的鲁棒性，并生成紧凑且可跟踪的地图，该地图仅在场

随机取名字·2022-11-22 21:07

#论文学习#第二篇：CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

CNN-SLAM:Real-timedensemonocularSLAMwithlearneddepthpredictionCNN-SLAM：基于学习深度预测的实时稠密单目slamAbstract：本文研究了如何利用深度神经网络预测对深度地图进行精确和稠密的单目重建。我们提出了一种方法，将cnn预测的稠密深度地图与直接单目SLAM获得的深度测量自然融合在一起。我们的融合方案在单眼SLAM方法容易失

qq_34716695·2022-11-22 21:29

ORB-SLAM3：单目+imu 详细代码解读

/Examples/Monocular-Inertial/mono_inertial_euroc./Vocabulary/ORBvoc.txt.

dueen1123·2022-11-22 19:03

论文阅读笔记：(2021.06 iccv) Geometry-based Distance Decomposition for Monocular 3D Object Detection

http://openaccess.thecvf.com//content/ICCV2021/papers/Shi_Geometry-Based_Distance_Decomposition_for_Monocular

chaoqinyou·2022-11-22 19:12

[LiteratureReview]ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras

出处：2017IEEETransactionsonRobotics，（截止到2022-3-28）Google论文被引3500+；说明：ORB-SLAM2是基于ORB-SLAM[1]的工作，所以论文中对单目方法做了较少的描述，而对新添加的双目和RGB-D方法做了较多描述。Introduction完整SLAM系统定义：初始化、tracking、优化、mapreuse（仅定位模式或者支持在该map上扩展

GRF-Sunomikp31·2022-11-21 20:01

DevNet: Self-supervised Monocular Depth Learning via Density Volume Construction

DevNet:Self-supervisedMonocularDepthLearningviaDensityVolumeConstruction[1]Background单目自监督深度估计依赖相邻帧2D像素光度关系没有利用3D点状几何对应关系不能有效地解决由于遮挡或照明不一致引起的光度翘曲的模糊性Contributions设计了一种新的自监督深度学习框架DevNet，它通过预测场景中采样点的遮挡概

Cat_w_w·2022-11-21 14:19

SLAM入门之数学基础

2初识SLAMSimultaneousLocalizationandMapping同时定位与地图构建2.1传感器定位：自身状态建图：外在环境单目Monocular三维空间的二维投影，要恢复三维结构需要改变相机视角运动

金贰胖·2022-11-20 06:31

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