CVPR 2025 腾讯开源高质量3D角色生成新框架!StdGEN:一种从单幅图像生成语义分解的高质量 3D 角色的创新流程,在 3D 动漫角色生成上实现最先进性能,在几何、纹理和可分解性方面远远超越了现有基线,可在虚拟现实、游戏和电影制作等领域得到广泛应用,代码刚刚开源!单位:腾讯AI Lab, 清华大学, 北航。在CVer微信公众号...
<http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Zhou_Scale-Transferrable_Object_Detection_CVPR_2018_paper.html> 论文代码:暂无 一、算法概述: STDN(尺度转移检测网络)是一个类似于 SSD 的一阶段物体检测器。此网络用于提升多尺度目标的检测效果。要点包括: (1)使用DenseNet-169作为基础网络提取特征(与...
STD2P:使用时空数据驱动池的RGBD语义分割(CVPR2017)”的源代码 请访问项目页面以获取所有信息:。 安装和外部软件 要运行我们的模型,您需要安装我们修改后的Caffe和一些外部软件。 在我们的方法中,我们使用Epic Flow()和MCG超像素()的RGBD版本。 在史诗般的流程中,我们使用RGBD版本结构化森林进行边缘检测()。 测试...
STDN是CVPR 2018的一篇目标检测论文,提出STDN网络用于提升多尺度目标的检测效果。要点包括:(1)使用DenseNet-169作为基础网络提取特征特征提取网络(自带高低层特征融合),基于多层特征做预测(类似SSD),并对预测结果做融合得到最终结果;(2)提出Scale-transfer Layer,在几乎不增加参数量和计算量的情况下生成大尺度的feature...
1、提出了一种基于点的Propoals生成方法,使用球形的anchor。具有高召回率 2、提出了PointsPool层,该层结合了point-based 和 voxle-based方法的优点,并且可以高效、有效(说白了又快又好)的进行预测 3、提出了3D Iou Prediction 分支 来辅助classification score和localization的对齐(这一点在2021年CVPR的SiamRN中也...
GAIN [CVPR18] GAIN paper: Tell Me Where to Look: Guided Attention Inference Network 本文是基于SEC算法进行的改进,在SEC的基础上提升了5个百分点左右。 这篇文章…感觉没有什么创新…其实就是类似对抗擦除的思路,将第一次识别出来的区域进行遮挡,强迫神经网络找出所有能用于识别类别的信息。 结构如下: 输入...
STDN是收录于CVPR 2018的一篇目标检测论文,提出STDN网络用于提升多尺度目标的检测效果。要点包括:(1)使用DenseNet-169作为基础网络提取特征;(2)提出Scale-transfer Layer,在几乎不增加参数量和计算量的情况下生成大尺度的feature map。 STDN介绍 Figure 1回顾了目标检测算法对feature map的利用情况: ...
STDN是收录于CVPR 2018的一篇目标检测论文,提出STDN网络用于提升多尺度目标的检测效果。要点包括:(1)使用DenseNet-169作为基础网络提取特征;(2)提出Scale-transfer Layer,在几乎不增加参数量和计算量的情况下生成大尺度的feature map。 STDN介绍 Figure 1回顾了目标检测算法对feature map的利用情况: ...
本文介绍一篇一阶段的3D物体检测网络:SE-SSD,论文已收录于 CVPR 2021。 这里重点是理解本文提出的 Consistency Loss 、Orientation-Aware Distance-IoU Loss、Shape-Aware Data Augmentation。 论文链接为:https://arxiv.org/pdf/2104.09804.pdf 项目链接为:https://g... ...
He, Y., Chiu, W.C., Keuper, M., Fritz, M.: Std2p: Rgbd semantic segmentation us- ing spatio-temporal data-driven pooling. In: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2017)He, Y., Chiu, W., Keuper, M., and Fritz, M., 2017. STD2P: RGBD Semantic ...