SSCBench: A Large-Scale 3D Semantic Scene Completion Benchmark for Autonomous Driving machine-learningcomputer-visionartificial-intelligencedatasetautonomous-drivingautonomous-vehiclesoccupancy-grid-mapsemantic-scene-understanding2d-to-3d3d-perceptionsemantic-scene-completion3d-scene-understanding ...
发现仅使用2D先验信息可以生成更复杂的3D结构，但与输入图像的一致性不高。仅使用3D先验信息能产生精确但缺少细节的几何体。团队建议综合使用2D和3D先验，并经过反复试验，最终找到了二者的平衡点。2D先验信息使用了Stable Diffusion 1.5，3D先验信息使用了哥伦比亚大学/丰田研究所提出的Zero-1-to-3。在定性比较中，...
2D pose, such as fine-tuning the 2D pose or using advanced 2D pose detectors. As such, we concentrate on improving the 3D human pose lifting via ground truth data for the future improvement of more quality estimated pose data. Towards this goal, a simple yet effective model called Global-...
justjavac 前端开发话题下的优秀答主关注GitHub 项目推荐:使用人工智能从2D生成惊人的3D图像发布于 2020-11-20 16:19 · 1.1 万次播放 赞同562 条评论 分享收藏喜欢 举报 GitHub人工智能2D开源项目图像处理3D
项目主页:https://matthew-a-chan.github.io/EG3D/ 代码地址:https://github.com/NVlabs/eg3d 仅使用单视图2D照片集无监督生成高质量多视图一致图像和3D形状一直是一个长期的挑战。现有的3D GAN要么是计算密集型的,要么是不一致的近似值;前者限制了生成图像的质量和分辨率,后者对多视图一致性和形状质量产生不利...
3D点云分割标定1.semantic-segmentation-editor 项目地址:https://github.com/Hitachi-Automotive-And-Industry-Lab/semantic-segmentation-editor 基于web的一款工具,支持图像和点云格式,用于2D和3D数据的分割标注! 独家重磅课程官网:cvlife.net 全国最大的机器人SLAM开发者社区 ...
旧版本使用Tween 2D 幻影拖尾效果 2D 效果预览: 背景滚动 2D 效果预览: 小地图功能 2D 效果预览: shell+cocos 效果预览: 使用shell 打包发布 cocos creator ,包含压图、混淆、版本备份。 其他...
摘要:基于点云的3D对象检测已变得越来越流行。一些方法建议直接从原始点云定位3D对象,以避免信息丢失。但是,这些方法具有复杂的结构和大量的计算开销,从而限制了其在实时场景中的广泛应用。一些方法选择先将点云数据转换为紧凑的张量,然后利用现成的2D检测器来提出3D对象,这要快得多,并且可以达到最新的结果。
在该论文中,研究者提出了一个用于 3D 人体姿态预测的全卷积模型,只需基于 2D 的关键点执行时间卷积,就可以对视频中的人体实现精准的 3D 姿态预测。 此外,他们还介绍了一种简单、高效的半监督训练方法——反向投影(back-projection),可以利用没有标注的视频数据。具体步骤可以概括为:为没有标签的视频预测 2D 关键...
在该论文中,研究者提出了一个用于 3D 人体姿态预测的全卷积模型,只需基于 2D 的关键点执行时间卷积,就可以对视频中的人体实现精准的 3D 姿态预测。 此外,他们还介绍了一种简单、高效的半监督训练方法——反向投影(back-projection),可以利用没有标注的视频数据。具体步骤可以概括为:为没有标签的视频预测 2D 关键...