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...
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. To install git clone https://github.com/facebookresearch/meshrcnn.git cd meshrcnn && pip install -e . ...
We propose a system that detects objects in real-world images and produces a triangle mesh giving the full 3D shape of each detected object. Our system, called Mesh R-CNN, augments Mask R-CNN with a mesh prediction branch that outputs meshes with varying topological structure by first ...
code for Mesh R-CNN, an academic publication, presented at ICCV 2019 - meshrcnn/INSTRUCTIONS_SHAPENET.md at master · vincenthesiyuan/meshrcnn
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 ...
Mesh R-CNN 是基于实例分割框架 Mask R-CNN 改进而来,增加网格预测分支来输出目标的三角网格。该方法可以在仅有 RGB 图像输入的情况下,同时实现目标检测、实例分割和物体 3D 三角网格预测的功能。这种方法预测的网格不但可以描述不同的3D结构,而且可以适用于不同的几何复杂度。
End-to-end Global to Local CNN Learning for Hand Pose Recovery in Depth data Despite recent advances in 3D pose estimation of human hands, especially thanks to the advent of CNNs and depth cameras, this task is still far from being solved. This is mainly due to the highly non-linear dyn...
本公开提供了一种基于Mesh RCNN模型改进的目标检测与三维重构方法,获取包括有待识别目标的图像;利用生成对抗网络对图像进行预处理;利用GARPN网络模型对原图像和预处理后的图像进行二维目标检测,得到目标物体的位置,锚框和分类;利用预处理后的图像以及得到的目标物体的位置,锚框和分类数据,进行体素转换,得到目标物体的...