深度估计

单目3D目标检测[基于深度辅助篇]

基于深度辅助的方法 1. Pseudo-LiDAR Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving康奈尔大学https://zhuanlan.zhihu.com/p/52803631 首先利用DRON或PSMNET从单目 (Monocular)或双目 (Stereo)图像获取对应的…

【论文简述】Learning Depth Estimation for Transparent and Mirror Surfaces（ICCV 2023）

一、论文简述 1. 第一作者：Alex Costanzino 2. 发表年份：2023 3. 发表期刊：ICCV 4. 关键词：深度感知、立体匹配、深度学习、分割、透明物体、镜子 5. 探索动机：透明或镜面(ToM)制成的材料，从建筑物的玻…

使用ZoeDepth生成深度估计图

目前单目深度估计分为两个派系，metric depth estimation(度量深度估计，也称绝对深度估计)和relative depth estimation(相对深度估计)。 ZoeDepth是第一个结合相对和绝对深度的多模态单目深度估计网络。本博文仅记录使用ZoeDepth生成深度估计图的过程&a…

【记录】USSOCOM Urban3D 数据集读取与处理

Urban3D数据集内容简介 Urban3D数据集图像为正摄RGB影像，分辨率为50cm。从SpaceNet上使用aws下载数据，文件夹结构为： |- 01-Provisional_Train|- GT|- GT中包含GTC，GTI，GTL.tif文件，GTL为ground truth b…

机器学习笔记 - 3D对象检测技术路线调研(未完)

一、3D对象检测简述 3D对象检测是计算机视觉中的一项任务，其目标是根据对象的形状、位置和方向在 3D 环境中识别和定位对象。它涉及检测物体的存在并实时确定它们在 3D 空间中的位置。这项任务对于自动驾驶汽车、机器人和增强现实等应用至关重要。 1、基本流程给定…

【深度学习】深度估计，Depth Anything Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data

论文标题：Depth Anything Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.10891.pdf 项目主页：https://depth-anything.github.io/ 演示地址：https://huggingface.co/spaces/LiheYoung…

CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.11.14

点击CV计算机视觉，关注更多CV干货论文已打包，点击进入—>下载界面点击加入—>CV计算机视觉交流群 1.【基础网络架构：Transformer】Aggregate, Decompose, and Fine-Tune: A Simple Yet Effective Factor-Tuning Method for Vision…

Monodepth2和Lite-Mono准备数据集

以KITTI为例下载解压后放在/home/lwd/tmp/2011_09_26 cd /home/lwd/tmp/2011_09_26 ls输出 2011_09_26_drive_0001_sync 2011_09_26_drive_0002_sync 2011_09_26_drive_0005_sync python txt.py txt.py import os, sysalos.listdir(.) al.sort() fopen(train.txt, w) for a in…

Talk | 牛津大学博士后研究员边佳旺：SC-DepthV3-动态场景中的自监督单目深度估计

本期为TechBeat人工智能社区第550期线上Talk。北京时间11月23日(周四)20:00，牛津大学博士后研究员—边佳旺的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！ 他与大家分享的主题是: “SC-DepthV3：动态场景中的自监督单目深度估计”，介绍…

[Mono Depth/3DOD]单目3D检测基础

1.数据增强图像放缩和裁剪后，相机内参要做相应变化 import random def random_scale(image, calib, scale_range(0.8, 1.2)):scale random.uniform(*scale_range)width, height image.sizeimage image.resize((int(width * scale), int(height * scale)))cali…

Bidirectional Attention Network

欢迎访问我的博客首页。 BANet1. Sub-Pixel Convolutional2. BANet 网络2.1 全局上下文聚合 D2S modules2.2 双向注意力模型3. 总结4. 参考这篇文章来自华为在加拿大的诺亚方舟实验室。 1. Sub-Pixel Convolutional Sub-Pixel Convolutional 由推特 2016 年提出，用…

Mark 一些有意思的深度学习方向

1. VQAVisual Question Answering，给出一张图片，就该图片提出任何问题？自动get到你所期望的答案。这属于Visual Reasoning 的范畴，学者们不满足于传统的图像识别、分割、Caption等工作，尝试去挖掘更高级的机器推理能力…

计算机视觉基础（13）——深度估计

前言本节是计算机视觉的最后一节，我们将学习深度估计。从深度的概念和度量入手，依次学习单目深度估计和双目/多目深度估计，需要知道深度估计的经典方法，掌握深度估计的评价标准，注意结合对极几何进行分析和思考。一、…