现有的基于GS的SLAM系统,如SplaTAM和GS-SLAM,直接使用原始3DGS进行场景表示,实现了良好的图像质量。然而,我们观察到,3DGS通过SLAM系统操作创建了许多冗余的3D高斯椭球(×1.52高斯椭球在图3中显示出相似的性能),但两者都没有发现这一点。这最终导致训练速度、内存和存储使用方面的性能较差,这对在线SLAM系统至关重要。
这项工作的一个关键见解是,像NLP中的Transformer模型一样,视觉Transformer需要与足够数量的训练数据配对,以实现其潜力。 3 架构 本节介绍密集视觉Transformer。我们维护了过去成功用于密集预测的整体编码器-解码器结构。我们利用视觉Transformer[11]作为主干,展示了该编码器产生的表示如何有效地转化为密集预测,并为该策略的...
Polyhistor:密集视觉任务的参数高效算法(分割/部件/显著图/表面法线)自动驾驶之心 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多2055 -- 22:45 App 端到端基础!绕不开的感知模块 9058 3 29:57 App 大火的BEVFusion算法详解 2541 -- 2:01 App 性能提升近40%!ViPlanner:室内外局部导航全搞定(ICRA ...
C 实现-实时大规模密集视觉SLAM系统 实时密集视觉 SLAM 系统能够仅使用低成本的商用 RGB-D 传感器即可实时生成数百米范围内的高质量全局一致的点和网格重建。 源代码: http://www./RoboRTS/kintinuous Kintinuous简介 Kintinuous是一个实时的大规模密集视觉SLAM(同时定位与地图构建)系统。它的特点在于能够使用低成本的...
密集 密集是设计中常用的一种组织图面的手法。在密集构成中,基本形在图中可自由散布,有疏有密,最密或最疏的地方常常成为整个设计的视觉焦点,在图面中造成一种视觉上的张力像磁场一样,并有节奏感。 密集也是一种对比的情况,它是利用基本形数量和排列的不同,产生疏密、虚实、松紧的对比效果。
一组图感受香港密集 #摄影 #视觉冲击 #香港 - Sktrex于20240809发布在抖音,已经收获了874个喜欢,来抖音,记录美好生活!
该论文发表于CVPR2022,主要是关于GAN监督学习在密集视觉对齐中的应用,并且论文代码已经开源。在该论文中作者提出了一种用于端到端联合学习的GAN生成数据的框架。受到经典方法的启发,论文中作者联合训练一个空间变换器,将随机样本从基于未对齐数据训练的GAN映射到共同的、联合学习的目标模式。
将我们的框架应用于密集的视觉对齐问题。受经典 Congealing 方法的启发,我们的 GANgealing 算法训练一个空间Transformer,将随机样本从在未对齐数据上训练的 GAN 映射到常见的联合学习目标模式。目标模式已更新,以使空间Transformer的工作“尽可能简单”。 ,时长00:25...
这个研究成果就是利用GAN监督学习实现的密集视觉对齐（Visual alignment）方法。要知道，视觉对齐是计算机视觉中光流、3D匹配、医学成像、跟踪和增强现实等应用的一个关键要素。而所谓视觉对齐，其实说白了，机智客个人的理解，就是识别图像中特定的视觉元素，不管它旋转、移动、倾斜各种角度都能准确识别对齐。此次研究是...
该论文发表于CVPR2022,主要是关于GAN监督学习在密集视觉对齐中的应用,并且论文代码已经开源。在该论文中作者提出了一种用于端到端联合学习的GAN生成数据的框架。受到经典方法的启发,论文中作者联合训练一个空间变换器,将随机样本从基于未对齐数据训练的GAN映射到共同的、联合学习的目标模式。