本期AI TIME PhD直播间,我们邀请到清华大学自动化系在读博士生王谷,来给大家分享他的研究工作——GDR-Net: Geometry-Guided Direct Regression Network for Monocular 6D Object Pose Estimation 王谷:清华大学自动化系在读博士生,师从季向阳教授,主要研究方向为6D物体姿态估计。研究成果曾发表于ECCV/ICCV/CVPR/IJCV...
本期AI TIME PhD直播间，分享了清华大学自动化系在读博士生王谷的研究工作——GDR-Net。主要研究方向为基于单张RGB图像的6D物体姿态估计，研究成果发表于多项国际顶级会议，并多次获选口头报告。曾在BOP Challenge 2019/2020单赛道中夺冠。摘要部分指出，6D物体姿态估计是计算机视觉中的基础任务，当前最优...
重磅直播|GDR-Net:单目6D物体姿态估计算法(CVPR2021) 本期由清华大学自动化系BBNC Lab王谷博士分享,分享的主题为《基于几何信息指导的单目6D物体姿态直接回归算法》,主讲人会对该领域的核心和主流技术进行详细讲解,欢迎大家参与线上讨论。 直播时间: 03月28日(本周日) 20:00 直播地址: 在本公众号后台,回复「...
论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Wang_GDR-Net_Geometry-Guided_Direct_Regression_Network_for_Monocular_6D_Object_Pose_CVPR_2021_paper.pdf 代码地址:https://github.com/THU-DA-6D-Pose-Group/GDR-Net 所属领域:Pose Estimation、Domain Adaptation、Graph Convolution 使用的数...
GDRNet achieving 9.12% and 22.30% improvements in multivariate and univariate forecasting tasks, respectively, showcases its effectiveness in time-series forecasting.Bao, QingdaEngineering Research Center of Cyberspace, Kunming, ChinaMiao, Shengfa
51CTO博客已为您找到关于gdr-net的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及gdr-net问答内容。更多gdr-net相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
PDF:GDR-Net: Geometry-Guided Direct Regression Network for Monocular 6D Object Pose Estimation Abstract 6D pose estimation from a single RGB image is a fundamental task in computer vision. The current top-performing deep learning-based methods rely on an indirect strategy, i.e., first establishing...
论文小结——GDRnet 技术标签:深度学习6Dof姿态估计 查看原文 %d等的区别 %d%6d%.6d%-6d%.6f在Python和c语言中的用法相同 %d表示整数输出 %6d表示输出6位整数,如果不足6位整数,则左边补空格 %.6d也表示输出6为整数,如果不足6为整数,则左边补0 %6表示输出结果小数点后保留6位,如果小数点后不足6位,则...
Training GDR-Net ./core/gdrn_modeling/train_gdrn.sh <config_path> <gpu_ids> (other args) Example: ./core/gdrn_modeling/train_gdrn.sh configs/gdrn/lm/a6_cPnP_lm13.py 0 # multiple gpus: 0,1,2,3 # add --resume if you want to resume from an interrupted experiment. ...
[[Paper](https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Wang_GDR-Net_Geometry-Guided_Direct_Regression_Network_for_Monocular_6D_Object_Pose_CVPR_2021_paper.html)][[ArXiv](http://arxiv.org/abs/2102.12145)][[Video](https://www.bilibili.com/video/BV1dU4y1G7Ku?share_source=copy_web...