论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.02970    github链接:https://github.com/hughw19/NOCS_CVPR2019 类别级6D物体位姿和尺寸估计的标准化物体坐标空间 简介 本文的目标是估计RGB-D图像中从未见过的物体实例的6D位姿和尺寸.与“实例级”6D位姿估计任务相反,作者假设在训练或测试期间没有精确的CAD模型可用.为了处理给定类别中不同的和从未见过的物体实例,作者引入了标准化物体坐标空间(简称NOCS),即同一个类别中的所…

Normalized Object Coordinate Space for Category-Level 6D Object Pose and Size Estimation 训练.检测与评估 本文作者:耗子 CSDN:https://blog.csdn.net/lh641446825?t=1 github:https://github.com/lh641446825 知乎:https://www.zhihu.com/people/hao-zi-meng-jian-mao/activities…

我们相信开发自动驾驶技术是我们这个时代最大的工程挑战之一,行业和研究团体之间的合作将扮演重要角色.由于这个原因,我们一直在通过参加学术会议,以及最近推出的自动驾驶数据集和基于语义地图的3D对象检测的Kaggle竞赛,来帮助研究社区解决自动驾驶这个挑战. 自动驾驶数据集Level5链接:https://level5.lyft.com/dataset/ Kaggle竞赛链接:https://www.kaggle.com/c/3d-object-detection-for-autonomous-veh…

代码:https://github.com/Yochengliu/Relation-Shape-CNN 文章:https://arxiv.org/abs/1904.07601 作者直播:https://www.bilibili.com/video/av61824733 作者维护了一个收集一系列点云论文.代码.数据集的github仓库:https://github.com/Yochengliu/awesome-point-cloud-analysis 这篇paper是CVPR 2019 Oral…

背景 CVPR 2019 是机器视觉方向最重要的学术会议,本届大会共吸引了来自全世界各地共计 5160 篇论文,共接收 1294 篇论文,投稿数量和接受数量都创下了历史新高,其中与自动驾驶相关的论文.项目和展商也是扎堆亮相,成为本次会议的“新宠”. 障碍物轨迹预测挑战赛(Trajectory Prediction Challenge)隶属于CVPR 2019 Workshop on Autonomous Driving — Beyond Single Frame Perception(自动驾驶研…

CVPR 2019 行人检测新思路:高级语义特征检测取得精度新突破 原创: CV君 我爱计算机视觉 今天 点击我爱计算机视觉置顶或标星,更快获取CVML新技术 今天跟大家分享一篇昨天新出的CVPR 2019论文<High-level Semantic Feature Detection:A New Perspective for Pedestrian Detection>,作者将行人检测问题转化为高级语义特征检测的问题,刷新了行人检测精度的新高度!而且作者称代码将开源. 论文作者信息: 作者分…

[导读]CVPR 2019细粒度图像分类workshop的挑战赛公布了最终结果:中国团队DeepBlueAI获得冠军.本文带来冠军团队解决方案的技术分享. 近日,在Kaggle上举办的CVPR 2019 Cassava Disease Classification挑战赛公布了最终结果,国内团队 DeepBlueAI 获得冠军. 国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)是IEEE一年一度的学术性会议,CVPR是世界顶级的计算机视觉会议之一,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术.CVPR 201…

作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 研究动机 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper,在U型结构的特征网络中,高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释,另外卷积神经网络的感受野大小与深度是不成正比的,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,具体步骤是引入了两个模块GGM(Global Guidance Module,全局引导模块)和FAM(Featu…

1. Verification and Certification of Neural Networks神经网络的验证与认证 2. Automated Analysis of Marine Video for Environmental Monitoring海洋环境监测视频的自动分析 3. Understanding Subjective Attributes of Data: Focus on Fashion and Subjective Search理解数据的主观属性:关注时尚和主观搜索 4…

论文提出了移动端的神经网络架构搜索方法,该方法主要有两个思路,首先使用多目标优化方法将模型在实际设备上的耗时融入搜索中,然后使用分解的层次搜索空间,来让网络保持层多样性的同时,搜索空间依然很简洁,能够使得搜索的模型在准确率和耗时中有更好的trade off   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile 论文地址:https://arxiv.org/abs/1807.11…