【IROS 2019】RangeNet++: 快速准确的LiDAR语义分割

简介:

【IROS 2019】RangeNet++: 快速准确的LiDAR语义分割

相关文章
|
5月前
|
机器学习/深度学习 编解码 定位技术
【论文速递】ECCV2022 - 密集高斯过程的小样本语义分割
【论文速递】ECCV2022 - 密集高斯过程的小样本语义分割
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
首篇!最全的全景分割综述(RGB图像/医学图像/LiDAR)(下)
本文对现有的全景分割方法进行了第一次全面的综述。因此,基于所采用的算法、应用场景和主要目标的性质,对现有全景技术进行了定义良好的分类。此外,还讨论了全景分割在通过伪标记标注新数据集中的应用。接下来,进行消融研究,以从不同角度了解全景方法。此外,还讨论了适用于全景分割的评估指标,并对现有解决方案的性能进行了比较,以了解最新技术并确定其局限性和优势。最后,阐述了当前主题技术面临的挑战以及近期吸引大量关注的未来趋势,这可以作为未来研究的起点。
首篇!最全的全景分割综述(RGB图像/医学图像/LiDAR)(下)
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据处理 计算机视觉
【论文速递】ICCV2021 - 基于超相关压缩实现实时高精度的小样本语义分割
【论文速递】ICCV2021 - 基于超相关压缩实现实时高精度的小样本语义分割
103 0
|
5月前
|
人工智能 机器人 测试技术
论文介绍:零样本6D物体姿态估计框架SAM-6D,向具身智能更进一步
【5月更文挑战第4天】SAM-6D框架是零样本6D物体姿态估计的突破,能检测并准确估计新物体姿态,推动具身智能发展。该框架结合实例分割和姿态估计模型,实现RGB-D图像中的物体分割与姿态估计。在BOP基准测试中,SAM-6D超越现有方法,展示出色泛化能力,但还需应对光照变化、遮挡等问题,以提升现实环境中的性能。[论文链接](https://arxiv.org/pdf/2311.15707.pdf)
122 13
|
机器学习/深度学习 传感器 编解码
史上最全 | BEV感知算法综述(基于图像/Lidar/多模态数据的3D检测与分割任务)
以视觉为中心的俯视图(BEV)感知最近受到了广泛的关注,因其可以自然地呈现自然场景且对融合更友好。随着深度学习的快速发展,许多新颖的方法尝试解决以视觉为中心的BEV感知,但是目前还缺乏对该领域的综述类文章。本文对以视觉为中心的BEV感知及其扩展的方法进行了全面的综述调研,并提供了深入的分析和结果比较,进一步思考未来可能的研究方向。如下图所示,目前的工作可以根据视角变换分为两大类,即基于几何变换和基于网络变换。前者利用相机的物理原理,以可解释性的方式转换视图。后者则使用神经网络将透视图(PV)投影到BEV上。
史上最全 | BEV感知算法综述(基于图像/Lidar/多模态数据的3D检测与分割任务)
|
5月前
|
存储 算法 自动驾驶
【论文速递】CVPR2022 - 用于语义分割的跨图像关系知识蒸馏
【论文速递】CVPR2022 - 用于语义分割的跨图像关系知识蒸馏
|
5月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
【论文速递】CVPR2022 - 学习 什么不能分割:小样本分割的新视角
【论文速递】CVPR2022 - 学习 什么不能分割:小样本分割的新视角
|
5月前
|
机器学习/深度学习 编解码 自动驾驶
【论文速递】WACV2022 - 基于小样本分割的多尺度Non-Novel片段消除方法
【论文速递】WACV2022 - 基于小样本分割的多尺度Non-Novel片段消除方法
|
5月前
|
编解码 算法 自动驾驶
【计算机视觉】基于光流特征的目标跟踪算法LK光流法的讲解(图文解释 超详细)
【计算机视觉】基于光流特征的目标跟踪算法LK光流法的讲解(图文解释 超详细)
349 0
|
11月前
|
算法
CamVid数据集(智能驾驶场景的语义分割)
CamVid 数据集是由剑桥大学公开发布的城市道路场景的数据集。CamVid全称:The Cambridge-driving Labeled Video Database,它是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。 数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习,可分为训练集、验证集、测试集。同时, 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估,分别为:道路 (Road)、交通标志(Symbol)、汽车(Car)、天空(Sky)、行人道(Sidewalk)、电线杆 (Pole)、围墙(Fence)、行人(Pedestrian)、建筑物(Building)
392 0
下一篇
无影云桌面