运动估计一直通过两种范式来处理:特征跟踪和光流。虽然每种方法都可以实现许多应用,但它们都不能完全捕捉视频中的运动:光流只能为相邻帧产生运动,而特征跟踪只能跟踪稀疏像素。 原文链接:CVPR'24 Highlight!跟踪3D空间中的一切! 一个理想的解决方案将涉及在视频序列中估计密集和长程像素轨迹的能力。 但当前的解决方案...
想要入门3D视觉、做项目、搞科研,欢迎扫码加入! 运动估计一直通过两种范式来处理:特征跟踪和光流。虽然每种方法都可以实现许多应用,但它们都不能完全捕捉视频中的运动:光流只能为相邻帧产生运动,而特征跟踪只能跟踪稀疏像素。 一个理想的解决方案将涉及在视频序列中估计密集和长程像素轨迹的能力。但当前的解决方案在挑战...
另一种工作线路直接学习估计姿态,虽然不太精确,但可能更健壮,并产生平移尺度。 原文链接:CVPR'24 Highlight开源 | FAR:显著提高相机定位的精度和鲁棒性! 所提出的方法建立在这两个社区的基础上,以产生一种通用方法,其性能不比任何一个选项差,而且通常比两者都好。关键是,它利用了学习的对应关系预测作为输入,并将...
代码、数据链接：https://github.com/jnnan/trumans_utils 研究概述 图 1. 人物 - 场景交互动作生成方法和 TRUMANS 数据集 与场景物体的交互是人们日常活动的重要组成部分，例如坐在椅子上、拿起瓶子或打开抽屉等动作。如今，仿真人类肢体动作已成为计算机视觉、计算机图形学、机器人技术和人机交互等领域的一项重要任务...
相机相对姿态估计是计算机视觉中的一个基本问题,在增强现实、机器人学和自动驾驶中都有应用。最近的一系列工作学习估计匹配关系,然后解决姿态,通常提供亚度误差。不幸的是,当面对大视角变化时,这个框架往往会遇到困难,而且由于它产生基本或本质矩阵,也无法恢复尺度。另一种工作线路直接学习估计姿态,虽然不太精确,但可能更...
但真实扫描数据很难被放入模拟器中,因此在数据量和质量上很难满足要求,故而还需要依赖合成数据来辅助智能体训练和学习。现有三维场景生成算法并不考虑物理合理性,因此贾宝雄等研究人员提出一种面向具身智能的场景生成算法PhyScene。与PhyScene有关的论文收录于CVPR 2024并获得Highlight。
CVPR主办方是IEEE,为全球计算机视觉三大顶会之一,迄今举办了40次会议。本届会议蚂蚁集团有24篇论文被收录,其中一篇被组委会重点推荐(highlight)。24篇论文研究方向包括计算机视觉、深度学习、数字人、大模型等。 被组委会重点推荐的论文“用于时序一致性视频处理的内容变形场”,提出了一种全新的视频处理方法CoDeF,它能...
针对当前问题,清华大学刘洋教授团队提出了第一人称视角的视觉问答基准数据集EgoThink,相关论文收录于 CVPR 2024 并获得 Highlight。其中清华大学万国数据教授、智能产业研究院执行院长刘洋教授为通讯作者,清华大学计算机系、智能产业研究院 (AIR)在读博士程思婕是项目负责人及论文一作。
丰色 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 千呼万唤，就在今天，CVPR 2024的接收结果终于出来了。官方已邮件发送通知，已经有不少人晒出好消息：当然，目前刚刚公布的是初步结果，具体中标的是oral还是highlight还要再等等。以及详细统计数据也还没出。但无论是中了还是“缘分未到”，大伙悬着的心终于落下了～...
千呼万唤,就在今天,CVPR 2024的接收结果终于出来了。 官方已邮件发送通知,已经有不少人晒出好消息: 当然,目前刚刚公布的是初步结果,具体中标的是oral还是highlight还要再等等。 以及详细统计数据也还没出。 但无论是中了还是“缘分未到”,大伙悬着的心终于落下了～ 现场一览 从已经公布喜讯的网友发布的内容来看...