monocular 第4页

【CheckNewest】Attention Attention Everywhere:Monocular Depth Prediction with Skip Attention

MengYa_DreamZ·2022-11-20 06:34

《Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection》论文阅读

CaDDN摘要及介绍摘要1.介绍摘要单目3D目标检测是自动驾驶里面的关键问题，因为和典型的多源传感器系统相比它提供了一个简单的配置。单目3D检测的主要挑战在于准确地预测目标的深度，由于缺乏直接的距离测量，必须从目标和场景线索中推断出目标深度。许多方法尝试直接估计深度来辅助3D检测，但由于深度的不准确性能有限。我们提出的方法，分类深度分布网络（CaDDN）对每一个像素使用了一个预测的分类深度的分

dtuyg·2022-11-19 20:43

论文阅读笔记：(2021.06 cvpr) Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection

://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Reading_Categorical_Depth_Distribution_Network_for_Monocular

chaoqinyou·2022-11-19 20:12

论文精读《OFT: Orthographic Feature Transform for Monocular 3D Object Detection》

OFT:OrthographicFeatureTransformforMonocular3DObjectDetection文章目录OFT:OrthographicFeatureTransformforMonocular3DObjectDetection论文精读摘要（Abstract）1.介绍（Introduction）2.相关工作（RelatedWork）3.3D目标检测架构（3DObjectDe

zyw2002·2022-11-19 19:08

论文精读《CaDNN: Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection》

CaDNN:CategoricalDepthDistributionNetworkforMonocular3DObjectDetection文章目录CaDNN:CategoricalDepthDistributionNetworkforMonocular3DObjectDetection论文精读摘要（Abstract）1.介绍（Introduction）2.相关工作3.方法（Methodology

zyw2002·2022-11-19 19:08

GDR-Net: Geometry-Guided Direct Regression Network for Monocular 6D Object Pose Estimati

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/john_bh/paper地址：GDR-Net:Geometry-GuidedDirectRegressionNetworkforMonocular6DObjectPoseEstimation作者及团队：王谷&季向阳团队&清华大学&字节跳动&谷歌会议及时间：CVPR2021code：https://git.io/GDR-Net视频：文

john_bh·2022-11-19 17:37

DID-M3D: Decoupling Instance Depth for Monocular 3D Object Detection用于单目3D目标检测的解耦实例深度

论文信息标题：DID-M3D:DecouplingInstanceDepthforMonocular3DObjectDetection作者：LiangPeng,XiaopeiWu,ZhengYang,HaifengLiu,DengCai来源：2022EuropeanConferenceonComputerVision(ECCV)原文链接：https://arxiv.org/abs/2207.085

HHHHGitttt·2022-11-19 17:26

(IROS 2022) 基于事件相机的单目视觉惯性里程计 / Event-based Monocular Visual Inertial Odometry

本博文介绍一下本团队最近的工作《MonocularEventVisualInertialOdometrybasedonEvent-cornerusingSlidingWindowsGraph-basedOptimization》数据集以及项目网站可见：https://sites.google.com/connect.hku.hk/hku-arclab-evio/home本论文提出一种基于事件相机的

gwpscut·2022-11-15 23:27

【MMDetection3D】基于单目（Monocular）的3D目标检测入门实战

文章目录前言单目3D检测概述检测算法nuScenes-Mini数据集简介下载MMDetection3D数据集准备KITTInuScenes-Mini配置文件多卡训练测试及可视化参考资料前言本文简要介绍单目（仅一个摄像头）3D目标检测算法，并使用MMDetection3D算法库，对KITTI（SMOKE算法）、nuScenes-Mini（FCOS3D、PGD算法）进行训练、测试以及可视化操作。单目3

嗜睡的篠龙·2022-11-09 12:39

FCOS3D: Fully Convolutional One-Stage Monocular 3D Object Detection

PapernameFCOS3D:FullyConvolutionalOne-StageMonocular3DObjectDetectionPaperReadingNoteURL:https://arxiv.org/pdf/2104.10956.pdfTL;DR基于Fcos改进的3d检测方案，在NeurIPS2020的nuScenes3d检测比赛上取得了第一名成绩IntroductionFcos3d

kebijuelun·2022-11-09 12:36

单目3D检测新SOTA！PersDet：透视BEV中进行3D目标检测

文章题目：PersDet:Monocular3DDetectioninPerspectiveBird’s-Eye-View论文链接：https://arxiv.org/pdf/2208.09394.pdf

自动驾驶之心·2022-11-09 12:06

【单目3D目标检测】FCOS3D + PGD论文解析与代码复现

概述主要创新点深度估计主要框架结构概率表示的不确定性建模DP,DLD_P,D_LDP,DL透视几何体的深度传播DGD_GDG概率和几何深度估计DDD源码复现Refernece前言本文对OpenMMLab在Monocular3Ddetection

嗜睡的篠龙·2022-11-09 12:36

【视觉SLAM】ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras

RMur-ArtalandJDTardos,ORB-SLAM2:anOpen-SourceSLAMSystemforMonocularStereoandRGB-DCameras[J],2016.先读Abstract和Introduction，再看Conclusion，觉得方法新颖且与自己研究内容相关，再看RelatedWork、Method及Experiment。一篇英文顶会论文/一区期刊大概2h

振华OPPO·2022-11-08 07:27

[LiteratureReview]CubeSLAM Monocular 3-D Object SLAM

[LiteratureReview]CubeSLAM:Monocular3-DObjectSLAM出处：2019IEEETransactionsonRobotics，（截止到2022-3-30）Google

GRF-Sunomikp31·2022-10-21 07:29

[LiteratureReview]EAO-SLAM Monocular Semi-Dense Object SLAM Based on Ensemble Data Association

[LiteratureReview]EAO-SLAM:MonocularSemi-DenseObjectSLAMBasedonEnsembleDataAssociation出处：2020IROS，（截止到2022-4-4）目前Googlescholer被引15次；吴艳敏的文章（东北大学硕士，现北大博士在读）；Video：https://www.bilibili.com/video/BV15E411

GRF-Sunomikp31·2022-10-21 07:59

《论文笔记》CCM-SLAM: Robust and Efficient Centralized Collaborative Monocular SLAM for Robotic Teams

《CCM-SLAM:RobustandEfficientCentralizedCollaborativeMonocularSLAMforRoboticTeams》作者：PatrikSchmuck，MargaritaChli单位：苏黎世联邦理工学院（ETH）期刊：JournalofFieldRobotics（JFR）（二区）时间：2019摘要：机器人协作有望提高任务的鲁棒性和效率，在搜救和农业等领域

臻臻臻臻·2022-10-10 07:00

【论文翻译】FCOS3D: Fully Convolutional One-Stage Monocular 3D Object Detection

文章目录PaperInfoAbstract1Introduction2RelatedWork2DObjectDetectionMonocular3DObjectDetectionMethodsinvolvingsub-networksTransformto3DrepresentationsEnd-to-enddesignlike2Ddetection3Approach3.1FrameworkOve

暖焱·2022-09-14 07:32

【paper reading】Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detection?

DenseDepth-pre-trained3DDetector1摘要2相关工作3方法ArchitecturePre-Training4Analysis4.1Isdepth-pretrainingeffective?1摘要从单幅图像中检测三维目标的最新进展大多利用单目深度估计(Monoculardepthestimation)来生成三维点云，将相机变成伪激光雷达传感器。由于中间深度估计网络本身可以

燕策西·2022-08-10 15:12

#每天一篇论文 Monocular 3D Object Detection with Pseudo-LiDAR Point Cloud

Monocular3DObjectDetectionwithPseudo-LiDARPointCloud单目伪激光雷达点云3D目标检测摘要单目3D场景理解任务，例如目标大小估计，车头角度估计和3D位置估计

流浪机器人·2022-08-10 15:41

论文阅读笔记：(2021.08, iccv) Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detection?

DD3D（DenseDepth-pre-trained3DDetector）发表在了iccv2021上，是目前（2022.01）性能最好的单目3D目标检测模型之一，值得一看。论文：ICCV2021OpenAccessRepositoryhttps://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/html/Park_Is_Pseudo-Lidar_Needed_fo

chaoqinyou·2022-08-10 15:11

论文阅读笔记--Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods 人体姿态估计综述

趁着寒假有时间，把之前的论文补完，另外做了一点点笔记，也算是对论文的翻译，尝试探索一条适合自己的论文阅读方法。这篇笔记基本按照原文的格式来，但是有些地方翻译成中文读起来不太顺，因此添加了一些自己的理解。另外，论文中间引用的论文太多了，不太好链接，确实有兴趣的可以直接参考原文。人体姿态估计综述(HumanPoseEstimation)MonocularHumanPoseEstimation:ASur

零壹博弈·2022-07-24 10:53

Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods

论文连接：https://arxiv.org/pdf/2006.01423.pdfMonocularHumanPoseEstimation:ASurveyofDeepLearning-basedMethods前言应用领域面临挑战HPE方法分类2D单人姿态估计基于回归的方法基于检测的方法2D多人姿态估计自顶向下的方法自下而上的方法基于视觉的单目人体姿态估计是计算机视觉中最基本和最具挑战性的问题之一，

Charms@·2022-07-24 10:20

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

ORB-SLAM:一种多功能、高精度的单目SLAM系统摘要本文提出一种无论在大场景、小场景，室内、室外环境下都能实时运算的基于特征的单目SLAM系统。系统的优点该系统对剧烈运动具有鲁棒性，支持宽基线的回环检测和重定位，以及全自动初始化。在近年来优秀算法的基础上，我们从头开始设计了一个新的系统，它对所有SLAM任务都使用相同的特性:跟踪、建图、重定位和回环检测。采用了相同的特征，并选用适合的策略来选

雪天枫·2022-07-23 07:12

【FastDepth】《FastDepth：Fast Monocular Depth Estimation on Embedded Systems》

ICRA-2019文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1Datasets5.2FinalResultsandComparisonWithPriorWork5.3AblationStudy6Conclusion（own）/Futurework1Backgrounda

bryant_meng·2022-05-22 07:15

[论文学习] ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System

转自：https://blog.csdn.net/darlingqiang/article/details/78840627ORB-SLAM:aVersatileandAccurateMonocularSLAMSystem原文发表于：IEEETransactionsonRobotics(ImpactFactor:2.43).10/2015摘要：本文主要讲了ORB-SLAM，一个基于特征识别的单目s

Eminbogen·2022-04-30 19:27

ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System

摘要：本文主要讲了ORB-SLAM，一个基于特征识别的单目slam系统，可以实时运行，适用于各种场合，室内的或者室外的，大场景或小场景。系统具有很强的鲁棒性，可以很好地处理剧烈运动图像、可以有比较大的余地自由处理闭环控制、重定位、甚至全自动位置初始化。基于近年来的优秀算法，我们对系统做了精简，采用了所有SLAM相同功能：追踪，地图构建，重定位和闭环控制。选用了比较适合的策略，地图重构的方法采用云点

qq160816·2022-04-30 19:56

单目深度估计 | Learning Depth from Monocular Videos using Direct Methods 学习笔记

文章目录摘要1.论文主要贡献：2.从视频中学习预测深度2.1尺度模糊2.2建模姿态估计预测器3.可微分直接视觉测距法3.1直接视觉测距法（DVO）3.2可微分的实现4训练损失5实验5.1训练设置5.2KITTI数据集上的结果5.3Make3D数据集上的结果6.讨论深度估计系列文章：LearningDepthfromMonocularVideosusingDirectMethods会议：CVPR20

Nani_xiao·2022-03-19 08:22

如何将深度学习模型部署到实际工程中？（分类+检测+分割）

MaskRCNNM3DSSD:Monocular3DSingleStageObject

Tom Hardy·2021-11-21 00:00

Monocular Visual-Inertial State Estimation for Mobile Augmented Reality

contributions:Animprovedtightly-coupled,optimization-basedmonocularvisual-intertialstateestimationframeworkwithrobustinitialization,IMUbiascalibrationandloopclosureReal-timeimplementationofstateestima

thinkpp·2021-05-06 00:35

VINS-初始化:【翻译】Robust Initialization of Monocular Visual-Inertial Estimation on Aerial Robots

目录用于空中机器人的单目视觉惯性估计的鲁棒初始化摘要简介综述方法纯视觉结构IMU预积分视觉-惯性对齐非线性VINS估计讨论实验结果在公共数据集上的性能真实世界的实验结论用于空中机器人的单目视觉惯性估计的鲁棒初始化摘要在本文中，我们提出了一种鲁棒的在线估计器初始化算法，为单目视觉惯性系统（VINS）提供高质量的初始状态。由于VINS的非线性，较差的初始化可能会严重影响基于滤波的或基于图像的方法的性能

每天都在努力学习SLAM的小黑·2021-04-29 10:02

单目3D多人姿态估计网络（整合自上而下和自下而上网络）

Monocular3DMulti-PersonPoseEstimationbyIntergratingTop-DownandBottom-UpNetworks论文解读贡献实验结果整体框架3D多人姿态估计相关工作

fadedtj·2021-04-27 16:59

论文笔记-Structure-Aware Residual Pyramid Network for Monocular Depth Estimation

论文信息论文标题：Structure-AwareResidualPyramidNetworkforMonocularDepthEstimation论文作者：XiaotianChen,XuejinChen,andZheng-JunZha研究机构：中国科学技术大学论文出处：IJCAI2019引用信息：@inproceedings{DBLP:conf/ijcai/ChenCZ19,author={Xia

kingsleyluoxin·2020-09-16 23:04

High Quality Monocular Depth Estimation via Transfer Learning论文学习

HighQualityMonocularDepthEstimationviaTransferLearning贡献方法网络结构复杂性和性能学习损失函数增强策略实验结果数据集实验细节评估质量评估定性结果AblationStudies深度编码深度解码颜色增强泛化到其他数据集结论附录代码实现arXiv:1812.11941v2[cs.CV]10Mar2019贡献三个方面。第一，提出简单的基于转移学习的网络

T0XIc.·2020-09-15 09:24

ORBSLAM2与OPENCV3.1.0出错解决办法

/build.sh出错：/usr/bin/ld:CMakeFiles/mono_tum.dir/Examples/Monocular/mono_tum.cc.o:undefinedreferencetosymbol

weixin_30535565·2020-09-14 07:25

【译文】A Baseline for 3D Multi-Object Tracking

3D多目标跟踪的基线作者：wengxinshuo作者主页：http://www.xinshuoweng.com，主页有代码和视频Monocular3DObjectDetectionwithPseudo-LiDARPointCloud

GoodluckTian·2020-09-14 06:55

Ubuntu18.04 ORBSLAM2 libopencv_core.so.3.2包编译错误

/Examples/Monocular/mono_tum:errorwhileloadingsharedlibraries:libopencv_core.so.3.2:cannotopensharedobjectfile

qq_40247880·2020-09-14 05:13

在自遮挡下的单目图像3D姿态估计 Monocular Image 3D Human Pose Estimation under Self-Occlusion (ICCV 13)

MonocularImage3DHumanPoseEstimationunderSelf-Occlusion(ICCV13)在自遮挡下的单目图像3D姿态估计摘要：文中提出在单张图片中3D姿态自动重建的方法。人体铰链关节、易产生错乱的身体部位的存在，杂乱的背景，都将导致人体姿态判断的歧义性，这都说明这不是一个简单的问题。为了减小歧义性，研究者研究了许多基于运动和阴影的方法，并对3D姿态进行重建。我们

free_first·2020-09-10 11:35

论文阅读 LIMO: Lidar-Monocular Visual Odometry

简单来说，作者把lidar的深度信息引入传统的视觉导航系统中，从而获得了尺度和定位的精度提升和鲁棒性。一些有趣的views:双目的缺点在于其严重依赖于外参的标定精度图像里的特征点往往位于边界，如直接用特征点附近的点云邻居来进行平面拟合获得深度信息，往往会出错。因而先进行histogram下的分隔后再进行平面拟合。作者把车周围的点云分为3类：近点：对平移估计重要，但很难测量，因为光流很大中点：对旋转

Anfanger4De·2020-09-09 22:51

orb-slam2编译时遇到的问题

里自带的opencv，所以改为find_package(OpenCV3.4.5REQUIRED)即可使用自己安的高版本opencv啦～2.usleep未定义：对下列文件增加#includeExamples/Monocular

清酒不是九·2020-08-23 11:55

高翔视觉SLAM十四讲学习笔记6+ORB_SLAM2编译+./build_ros.sh错误解决方法

/Examples/Monocular/mono_tumVocabulary/ORBvoc.txtExamples/Monocular/TUM1.yaml/home/yutian/ORB_SLAM2/date

卧龙你在吗·2020-08-23 09:52

视觉SLAM十四讲，第一次课最后一题

//pan.baidu.com/s/1AGPo-5ugmPQWK00xVNsqNg提取码:h5r4在CmakeLists.txt最后加上：add_executable(myvideoExamples/Monocular

人菜就要多读书·2020-08-23 06:35

Learning Depth from Monocular Videos using Direct Methods论文学习

论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Wang_Learning_Depth_From_CVPR_2018_paper.pdf（代码已开源鸭）摘要使用非监督的策略从单张图片中学习深度图非常的具有吸引力，因为它可以利用大量且种类丰富的单目视屏数据库，无需groundtruth和双目数据。在之前的工作中，姿态和深度的神经网

你蕾哥永远是你哥·2020-08-22 15:56

Unsupervised Learning of Monocular Depth Estimation and Visual Odometry论文阅读

文章的链接：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhan_Unsupervised_Learning_of_CVPR_2018_paper.pdf我觉得主要有两个亮点，一个是双目的训练方式，另一个是不仅求图片映射之间的loss，也求特征之间的。Abstract这篇文章，作者利用双目视频序列学习深度和视觉测距，可以视为无监督学习

你蕾哥永远是你哥·2020-08-22 15:56

orbslam2编译中出现的问题

/Examples/Monocular/mono_tum/o

H速写不读书H·2020-08-22 04:32

6D-VNet:End-to-End 6DoF Vehicle Pose Estimation from Monocular RGB Images

Abstract 我们提出了一个概念上简单的6DoF姿态估计网络，尤其是对于自动驾驶场景。在一个单目RGB图像上，我们的方法能够有效的检测交通工具，同时回归它们的三维平移和旋转向量。这个方法叫做6D-VNet，在MaskR-CNN上扩展了一个定制的头网络，以用于检测更好的车辆类比，旋转和平移。与以往的方法相比，本文提出的6D-VNet是端到端训练的。此外，我们表明，在联合损失中包括平移回归对于6

WangKingJ·2020-08-21 18:29

Monocular Vision-Based Obstacle Detection/Avoidance for Unmanned Aerial Vehicles阅读笔记

MonocularVision-BasedObstacleDetection/AvoidanceforUnmannedAerialVehicles总结：使用相机而不是激光或者雷达，因为轻，低功耗，而且采集的图像信息更加丰富从单目获得的图片，分析物体的扩张比例判断物体是否逐渐靠近，而不是依靠3D模型模拟雄蜂的生物特性，一方面根据检测的特征点的性质改变，另一方面两张连续的帧，这些特征点构建的凸包的比例

youmibuaa·2020-08-19 06:13

Semantic Monocular SLAM for Highly Dynamic Environments面向高动态环境的语义单目SLAM

一、摘要当前单目SLAM系统能够实时稳定地在静态环境中运行，但是由于缺乏明显的动态异常处理能力，在动态场景变化与运动中往往会失败。作者为解决高度动态环境中的问题，提出一种语义单目SLAM架构，结合基于特征和直接方法实现具有挑战的条件下系统的鲁棒性。作者所提出的方法利用专业概率模型从场景中提取的语义信息，使跟踪和建图的概率最大化依赖于那些相对于相机没有呈现相对运动的场景部分。在KITTI和Synia

weixin_33912445·2020-08-19 04:00

论文翻译（中）：CNN-SLAM_ Real-Time Dense Monocular SLAM With Learned Depth Prediction

3.提出的单目语义SLAM在这一部分中，我们将阐述所提出的三维重建框架，其中CNN预测的稠密深度图与从直接单目SLAM获得的深度测量数据相融合。此外，我们还展示了CNN预测的语义分割如何与全局重建模型相融合。图2中的流程图描述了框架概况。我们采用基于关键帧的SLAM[12，4，20]，特别是我们使用[4]中提出的直接半稠密方法作为基线。在这种方法中，视觉清晰帧的子集被收集为关键帧，其位姿基于图优化

christinayo·2020-08-19 03:32

论文翻译（上）：CNN-SLAM_ Real-Time Dense Monocular SLAM With Learned Depth Prediction

原文见我上一篇博客摘要随着卷积神经网络（CNN）在深度预测中取得了越来越多的进展，本文探讨了如何将卷积神经网络的深度预测用于高精度稠密单目SLAM系统中。我们提出了一种方法，CNN预测的稠密深度图与从直接单目SLAM获得的深度测量值自然融合在一起。我们的融合方案在单目SLAM方法效果不佳的图像位置进行深度预测具有优势，例如低纹理区域，反之亦然。我们演示了使用深度预测来估计重建的绝对尺度，克服了单目

christinayo·2020-08-19 03:32

论文翻译（下）：CNN-SLAM_ Real-Time Dense Monocular SLAM With Learned Depth Prediction

4.评估我们做了一个实验评估，以验证我们的方法在跟踪和重建精度方面的效果，方法是通过与两个公共数据集进行定量比较（4.1）。以及对纯旋转摄像机运动鲁棒性的定性评估（4.2）和语义标签融合的准确性（4.3）。实验使用台式PC，该PC配置为：IntelXeonCPU2.4GHz，RAM16GB，NvidiaQuadroK5200GPU8GB。至于我们方法的实现，尽管CNN网络的输入/输出分辨率为304

christinayo·2020-08-19 03:32

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