采集了最大规模的对象中心RGB-D视频数据集WildRGB-D,包含大量杂乱场景中的类别级RGB-D对象视频。 数据集涵盖了约8500个记录的对象和近20000个RGB-D视频,跨足46个常见对象类别,使用iPhone环绕对象360度拍摄,有三种设置覆盖了大多数场景。 数据集注释包括对象掩模、真实世界尺度的摄像机姿态以及从RGBD视频重建的聚合点云
基于真实硬件进行的全面多系统评估,并开放相应基准数据集; 开源实现,提供与ROS 2的无缝集成,便于部署。 5. 基本原理是啥? 图像空间分割作为抽象手段他们使用一种基于基础模型(foundation model,比如 SAM 2)的图像空间分割方法,将手眼标定问题抽象成对图像中感兴趣区域(比如机械臂末端和相机视野中的目标)的分割和匹配...
13. 数据处理(Data Processing) 数据增广(Data Augmentation) 归一化/正则化(Batch Normalization) 图像聚类(Image Clustering) 14. 模型压缩(Model Compression) 知识蒸馏(Knowledge Distillation) 15. 模型评估(Model Evaluation) 16. 数据集(Database) 17. 主动学习(Active Learning) 18. 小样本学习/零样本(Few-s...
awesome-NeRF 整理、visual-slam-roadmap 整理、Visual_SLAM_Related_Research 整理、vins-application 整理、Recent-Stars-2024 整理、Visual Navigation 整理、Awesome-Optical-Flow 整理、awesome-Implicit-NeRF-SLAM 整理、awesome-computer-vision 整理、awesome-semantic-segmentation 整理、awesome_3d_slam_resources 整理...
我们的系统包括一个轻量级的定位模式,利用视觉里程计在跟踪未知区域,并和当前地图点进行匹配可以实现一个零漂移的定位。在29个流行的公共数据集上的评价表明,我们的方法达到了最先进的精度,在大多数情况下是最准确的SLAM解决方案。 论文的主要亮点: 1. 是首个基于单目,双目和RGB-D相机的开源SLAM方案,这个方案包括,...
D-NeRF: Neural Radiance Fields for Dynamic Scenes(D-NeRF:动态场景的神经辐射场) paper | projectFlowStep3D: Model Unrolling for Self-Supervised Scene Flow Estimation(FlowStep3D:用于自监督场景流估计的模型展开) paperWeakly Supervised Learning of Rigid 3D Scene Flow(刚性3D【场景...
[CVPR2023] ReRF:可串流的神经残差辐射场,支持主机端动态NeRF实时推流 2428 -- 4:59 App [CVPR 2021] ChallenCap: 单个RGB相机实现复杂人体动作捕捉 2461 -- 4:42 App [CVPR 2023] HumanGen: 生成式人体神经辐照场,将2D人体生成模型变为3D 5059 4 5:00 App [CVPR 2021] 子弹时间需要几百台相机?这套系...
文章提出将众包方式收集的量产车辆图像与NeRF模型相结合,解决大规模3D场景重建数据难题。 3D场景重建是个长期研究热点,传统的Structure-from-Motion (SfM) 方法能够从多角度拍摄的2D图像中重建3D模型,但是忽略了逼真的纹理渲染。近年来,Neural Radiance Fiel...
@文心快码本地部署nerf 文心快码 要在本地部署NeRF(神经辐射场),你可以按照以下步骤进行。这些步骤涵盖了安装并配置所需环境、下载并解压NeRF代码、准备数据集、运行训练和测试脚本,以及验证部署是否成功。 1. 安装并配置所需环境 首先,你需要安装Python和必要的依赖库。推荐使用Conda来管理虚拟环境,以确保依赖库的...
image generationOmniverse IsaacSim latest documentation这是其他老哥的类似工作：NeRF三维重建+Blender数据...