具体来说,我们的框架同时采用 DINO 的特征来适应测试视频的运动观察,同时训练直接利用细化特征的跟踪器。整个框架使用自监督损失和正则化相结合进行端到端训练,使我们能够保留 DINO 的语义先验并从中受益。广泛的评估表明,我们的方法在已知基准上取得了最先进的结果。DINO-tracker 的性能显着优于自监督方法,并且与最先...
本文选择了语义分割概率图作为先验条件,其能提供像素级的图像区域信息,每个像素点的概率向量能够更精细地调控纹理结果。第二个问题是,如何有效地将语义先验结合到网络中去。本文提出了一种新的空间特征调制层(SFT),它能将额外的图像先验(比如语义分割概率图)有效地结合到网络中去,恢复出与所属语义类别特征一致的纹理...
文章提出了一种图像域无关的先验,可以有效地提升域适应语义分割的精度。 本文分享自华为云社区《EI盘古研究分享【CVPR2022】用于域适应语义分割的域无关先验》,作者:198808xc。 1. UDA 分割中的相似类别混淆问题 尽管self-training在UDA任务上取得不错的结果,但是在区分语义上相似的类时仍然存在困难,特别是当这些类...
基于语义先验和几何约束的动态场景SLAM 算法 张皓诚，王晓华，王文杰 （西安工程大学 电子信息学院，陕西 西安 710048）摘 要：实际场景中运动物体的特征点加入到相机位姿计算中，以及静态环境特征点过度稀疏都会导致移动机器人传统视觉同步定位与地图构建（simultaneous localization and mapping, SLAM ）算法在位姿估计...
论文提出了SeMLaPS方法,一个遵循2D-3D通道的实时在线语义建图系统。它受益于利用新颖的潜在先验网络融合历史视图的潜在特征,而准平面超分段和分段卷积网络进一步改善了最终结果,与3D离线方法相匹敌,同时仍保持实时性能。与仅3D网络相比,SeMLaPS实现了更好的跨传感器泛化能力。 关注知乎@3D视觉工坊,第一时间获取3D视觉(...
2.1、亲和力损失(Affinity Loss)和上下文先验层(Context Prior Layer) 语义分割网络很难从孤立的像素中建模上下文信息。为了让网络建模类别之间的关系,引入了亲和度损失。对于图像中的每个像素,此损失让网络考虑相同类别的像素(上下文内)和不同类别之间的像素(上下文间)。然而,要想用亲和力损失对网络的学习进行监督,就要...
基于语义先验和深度约束的室内动态场景RGB-D SLAM算法.docx,0 引言 同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)是机器人实现自主导航的关键技术,该技术也被广泛地应用于AR/VR、无人机、无人驾驶等领域中.对于绝大多数的SLAM系统来说都存在静态环境假设,
在计算机视觉中存在很多的专业术语,如先验知识,语义信息,embedding,head,neck等。这些术语的解释无法直接在网上搜到,也没有在哪一篇论文中定义它们的概念和意义,因此,对于第一次听到这些术语的读者来说会非常的困惑。 此外,对于还没有建立计算机视觉知识体系的读者来说,也很难理解特征空间,fine-tuning、预训练、池化...
文本到图像扩散模型已成为现实世界图像超分辨率 (Real-ISR) 的强大先验。然而,现有方法可能会由于文本提示噪声大和缺乏空间信息而产生意想不到的结果。在本文中,提出了 HoliSDiP,这是一个利用语义分割为基于扩散的 Real-ISR 提供精确文本和空间指导的框架。方法使用语义标签作为简洁的文本提示,同时通过分割掩码...
一种基于语义先验的视觉里程计方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于语义先验的视觉里程计方法说明:一种基于语义先验的视觉里程计方法,包括如下步骤:S1、采用语义先验信息构造语义先验模块,并在语...专利查询请上爱企查