将PNP的输出解释为由可学习的2D-3D对应参数化的概率分布。在训练过程中,将预测和目标姿态分布之间的KL散度最小化为损失函数,利用自适应多重重要性采样算法(深度优先搜索、蒙特卡洛算法、由粗到细机制等)可以有效地计算。 EPro-PnP通过整合现有技术并引入注意力机制(更加关注那些对最终结果影响较大的特征点),不仅提高...
EPro-PnP,这项由Hansheng Chen等专家提出的技术,在视觉计算领域掀起了一股强劲的清流!🌊传统方法在单张RGB图像中定位3D物体时,总是让人又爱又恨。但EPro-PnP不同,它将PnP问题转化为可微分的概率层,用概率密度在SE(3)流形上输出姿态分布,这操作简直神了!🎯 它不仅能够处理姿态的歧义性,还能通过最小化预测...
这篇论文最主要的贡献是提出了一种适用于一般位姿估计任务的可导位姿估计层,即EPro-PnP。EPro-PnP可插入现有的基于PnP的位姿估计网络中,通过端到端训练快速提升其精度,亦可利用其灵活性设计全新的2D-3D关联网络,例如deformable correspondence head。从更一般的意义上说,EPro-PnP将离散softmax拓展到了连续阈,理论上...
用来进行 ablation studies;对于 3D 目标检测,在 ICCVW 2021 的 FCOS3D 基础上设计了全新的变形关联(deformable correspondence)检测头,以证明 EPro-PnP 可以训练网络在没有物体形状知识的情况下直接学出所有 2D-3D 点和关联权重,从而展现 EPro-PnP 在应用方面的灵活性。
同时,EPro-PnP 这一架构具备很高的可迁移性,它不局限在单目 3D 目标检测任务上,也可用于物体几何形状已知的 6 自由度位姿估计任务中,性能表现也较为出众。 在第一轮审稿意见公布后,研究人员仔细阅读了每一条意见,发现审稿人总体上比较认可这一工作。审稿人认为,将基于位姿概率分布的 EPro-PnP 架构用于神经网络...
机械革命旷世E PRO准系统与蓝天NP50PNP碰撞是什么呢机械革命旷世E PRO 配置是I5 12450H+RTX3060 6G 140W (115w+25瓦DB)独显直连+金属壳+无内存无硬盘+电池 电源 无线网卡 蓝牙 摄像头 约5100-5200 (同方GS5模具)+15.6 1920X1080 144HZ七彩虹 配置是I5 12500H+RTX3060 6G 130W (95w+35瓦DB)独显直连+塑...
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Product Name:PnP Pod TankMaterial:Stainless SteelPod Material:PCTGCapacity:4.5mlCoils:PnP-VM1 0.3ohm, PnP-VM6 0.15ohmThread:510Filling Type:Bottom FillingColors:Stainless Steel, BlackDetails:1. New concept of atomizer2. With powerful magnet3. 4.5ml e-juice capacity4. Compatible with all PnP ...
Reduction of caloric intake might override the prosteatotic effects of the PNPLA3 p.I148M and TM6SF2 p.E167K variants in patients with fatty liver:ultrasound-based prospective study. Krawczyk M,Stachowska E,Milkiewicz P,et al. Digestion . 2016...