我们称之为Mesh R-CNN,它用一个网格预测分支来增强Mask R-CNN,它输出具有不同拓扑结构的网格,首先预测物体的粗体素表示,这些粗体素表示被转换成网格,然后用一个图卷积网络对网格的顶点和边进行细化。我们在ShapeNet上验证了我们的网格预测分支,超越了之前关于单图像形状预测的工作。然后我们在Pix3D上部署完整的Mesh...
Mesh R-CNN可以预测目标在图像平面上的位置,但无法解决z轴方向上的基本尺度/深度模糊问题。因此,在评估过程中,我们将预测的深度范围(ZnearZnear和ZfarZfar)与GT形状进行匹配。未来的工作可能会基于形状先验来预测深度范围。 实现细节 我们使用ResNet-50-FPN[34]作为骨干CNN;Box 和 Mask 分支与 Mask R-CNN 相同...
为了解决这一问题,来自Facebook的研究人员提出了Mesh R-CNN模型,可以从单张输入图像中检测不同物体,并预测出每个物体对应的三角网格,将二维目标检测的能力成功地拓展到了三维目标检测和形状预测。 三维目标检测与形状预测 近年来深度学习在三维形状理解领域有了很大的提升,研究人员们利用神经网络对体素、点云、网格等三...
Mesh R-CNN Georgia Gkioxari, Jitendra Malik,Justin Johnson ICCV 2019 Installation Requirements Detectron2 PyTorch3D The implementation of Mesh R-CNN is based onDetectron2andPyTorch3D. You will first need to install those in order to be able to run Mesh R-CNN. ...
code for Mesh R-CNN, an academic publication, presented at ICCV 2019 - meshrcnn/INSTRUCTIONS_SHAPENET.md at master · vincenthesiyuan/meshrcnn
R-CNN: 利用selective search方法提取出大概2k个候选区域; 用一个事先训练好的CNN网络对候选区域进行分类; 利用深度的CNN模型(VGG16),在PASCAL VOC2012数据集上的结果比之前最好的结果有30%的提升。 R-CNN的成功有两个很关键的点: 利用CNN网络训练的特征替代了人工提取的特征HOG 或 SIFT,CNN提取的特征对多样性...
几个同时进行的研究 [63, 54] 选择直接在网格表示上采用可微分的表面优化技术 [39, 40] 进行监督。然而,它们采用CNN-based的架构,限制了它们处理不同输入视角的灵活性,并限制了未来可能存在的更大数据集的训练可扩展性。 在这项工作中,我们提出了InstantMesh,这是一个用于从单张图像生成高质量3D网格的前馈框架...
At the end, we propose a Dense Mesh Region Convolutional Neural Network (RCNN) model for burn region segmentation and improving the calculation of total burn surface area (TBSA). The main objective is the precise quad mesh prediction that gives the full 3D human shape representation and models...
针对多轿厢电梯的调度问题,笔者提出了一种基于Fast R-CNN的动态分区多轿厢电梯调度方法,首先通过 Fast R-CNN模型检测厅前和轿厢内人数;然后运用检测结果进行合理派梯;最后根据派梯任务划分轿厢的运行区域,实现合理调度。通过实验仿真表明,...
called Mesh R-CNN, augments Mask R-CNN with a mesh prediction branch that outputs meshes with varying topological structure by first predicting coarse voxel representations which are converted to meshes and refined with a graph convolution network operating over the mesh's vertices and edges. We va...