假设相应的像素位置的雷达深度与对齐的单目深度之间的差异小于6m(或逆深度差异小于0.015),那么这是一对内插关联。 Quasi-Dense Scale Estimation 由于雷达数据的固有稀疏性和噪声,在执行尺度图学习器之前进行额外的增强至关重要。为了使从投影获得的稀疏雷达深度变得稠密,利用基于 Transformer 的雷达-摄像机数据关联网络(...
SLAM:视觉SLAM、激光SLAM、语义SLAM、滤波算法、多传感器融合、多传感器标定、动态SLAM、MOT SLAM、NeRF SLAM、机器人导航等。 自动驾驶:深度估计、Transformer、毫米波|激光雷达|视觉摄像头传感器、多传感器标定、多传感器融合、自动驾驶综合群等、3D目标检测、路径规划、轨迹预测、3D点云分割、模型部署、车道线检测、Occu...
重复上述流程构成一个Transformer层。串联多个Transformer层就构成了Transformer块。通过多头注意来建立输入小块特征之间的关系,即实现了特征之间的全局感知。相比局部感知, Transformer提高了模型表达能力。 CNN和transformer结合: CNN路径通过卷积得到局部特征L。 Transformer路径通过若干Transformer块提取多级全局特征G0, G 1, ...
又因为Transformer和卷积分别擅长长程关联深度估计和局部关联深度估计,因此文章提出采用一种由Transformer分支和卷积分支双支并行的编码器结构。Transformer分支通过有效注意力机制对全局上下文进行建模,但因为Transformer在对这类内容进行建模时缺乏空间归纳偏置,故在这一过程中由卷积分支对局部特征进行提取。但是,独立的分支会...
提出了DepthFM:一个多功能且快速的最先进的生成式单目深度估计模型。除了传统的深度估计任务外,DepthFM还展示了在深度修复等下游任务中的最先进能力。DepthFM效率高,可以在少数推理步骤内合成深度图。 下面一起来阅读一下这项工作~ 标题:DepthFM: Fast Monocular Depth Estimation with Flow Matching ...
Panoramic distortion poses a significant challenge in 360 depth estimation, particularly pronounced at the north and south poles. Existing methods either adopt a bi-projection fusion strategy to remove distortions or model long-range dependencies to capture global structures, which can result in either ...
Finally, the CNN and transformer are integrated to implement a depth estimation network with a local-global context interaction function. Compared with other lightweight models, this model has fewer model parameters and higher estimation accuracy. It also has better generalizability for different out...
In this paper, we focus on the depth estimation task, which is challenging due to the natural properties of spike streams, such as irregularity, continuity, and spatial-temporal correlation, and has not been explored for the spiking camera. We present Spike Transformer (Spike-T), a novel ...
这个任务也被称为单目深度估计(Monocular Depth Estimation, MDE)。例如: 机器人导航:在机器人和自动驾驶车辆中,单目深度估计可以帮助机器人或车辆理解周围环境的三维结构,从而进行路径规划、避障和精确定位; 增强现实(AR)和虚拟现实(VR):在AR和VR应用中,准确的深度信息对于虚拟对象的放置、交互和视觉效果至关重要。
我们模型的核心是一个 Transformer,它 (1) 学习在求解的姿态估计和学习的姿态估计之间进行平衡,(2) 提供先验来指导求解器。 全面的分析支持我们的设计选择,并证明我们的方法可以灵活地适应各种特征提取器和对应估计器,在 Matterport3D、InteriorNet、StreetLearn 和无地图重定位上的 6DoF 姿态估计中显示出最先进的性能...