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arxiv_reader id:arxiv_reader

depth predictionに関するarxiv_readerのブックマーク (293)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.00655v4
arxiv_reader 2023/09/15
sparse

convolutional

dataset

depth prediction

learning

arXiv reaDer

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.05257v2
arxiv_reader 2023/09/12
detection

dataset

3D

depth prediction

representation

transformer

arXiv reaDer

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2309.00655v1
arxiv_reader 2023/09/06
arXiv reaDer

depth prediction

dataset

convolutional

arXiv

sparse

learning
リンク
R3D3: 複数のカメラからのダイナミックシーンの高密度 3D 再構築
arxiv_reader 2023/08/29
高密度 3D 再構築とエゴモーション推定は、自動運転とロボット工学における重要な課題です。現在導入されている複雑なマルチモーダルシステムと比較して、マルチカメラシステムは、よりシンプルで低コスト

3D

estimation

arXiv

depth prediction

monocular

pose

benchmark

arXiv reaDer

autonomous driving

reconstruction
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2307.00724v4
arxiv_reader 2023/08/29
4Dイメージングレーダーは、新興技術であり比較的手頃な価格のデバイスであるため、自動運転における3D物体検出の実行に有効であることがすでに確認されています。それにもかかわらず、4D レーダー点群のま

3D

arXiv

detection

depth prediction

dataset

point cloud

LiDAR

arXiv reaDer

autonomous driving
リンク
マルチモーダルマルチタスク (3MT) 道路セグメンテーション
arxiv_reader 2023/08/24
マルチモーダルシステムは、シーンのさまざまな側面を認識するため、道路検出において単一モダリティのシステムよりも信頼性の高い結果を生み出す能力を備えています。私たちは、多くの SOTA 作業で一般的

depth prediction

multi-task

segmentation

arXiv reaDer

detection

satellite

LiDAR

arXiv

real time
リンク
FrozenRecon: 凍結深度モデルを使用したポーズフリーの 3D シーン再構築
arxiv_reader 2023/08/11
3D シーンの再構成は、長年にわたるビジョンの課題です。既存のアプローチは、幾何学ベースの方法と学習ベースの方法に分類できます。前者はマルチビュージオメトリを利用しますが、ビュー全体での正確なピク

monocular

depth prediction

3D

pose

arXiv reaDer

estimation

zero-shot

reconstruction

pre-training

arXiv
リンク
堅牢な自己監視型外部自己校正
arxiv_reader 2023/08/08
自律走行車やロボットは、タスクを効率的かつ安全に完了するために、さまざまなシナリオで動作する必要があります。ビデオからのマルチカメラ自己監視単眼奥行き推定は、追加のセンサーを必要とせずに視覚データか

benchmark

depth prediction

self-supervised

arXiv reaDer

dataset

vehicle

robot

pose estimation

monocular

arXiv
リンク
スパース注釈を使用した拡散拡張深度予測
arxiv_reader 2023/08/07
深度推定は、密な深度マップを予測することを目的としています。自動運転シーンでは、注釈が少ないためタスクが困難になります。教師ありモデルでは、構造情報が不十分であるため、凹面のオブジェクトが生成されま

depth prediction

arXiv reaDer

benchmark

sparse

arXiv

self-supervised

autonomous driving

pose estimation
リンク
RoboDepth の課題: ロバストな深度推定に向けた方法と進歩
arxiv_reader 2023/07/28
悪天候、センサーの故障、騒音汚染などの分布外 (OoD) シナリオ下での正確な深度推定は、安全性が重要なアプリケーションにとって望ましいです。しかし、既存の深度推定システムは現実世界の破損や摂動の影

arXiv

benchmark

adversarial

pre-training

depth prediction

self-supervised

super-resolution

arXiv reaDer

estimation

OOD
リンク
MAMo: メモリと注意力を活用して単眼ビデオの深度推定を行う
arxiv_reader 2023/07/27
我々は、単眼ビデオ深度推定のための新しい記憶および注意フレームワークである MAMo を提案します。 MAMo は、単一画像の深度推定ネットワークを強化してビデオ深度推定モデルに変換し、時間情報を利

video

arXiv reaDer

spatio-temporal

benchmark

estimation

attention

depth prediction

monocular

arXiv
リンク
SimCol3D -- 結腸内視鏡検査チャレンジ中の 3D 再構成
arxiv_reader 2023/07/24
結腸直腸がんは、世界で最も一般的ながんの 1 つです。結腸内視鏡検査は効果的なスクリーニング技術ですが、内視鏡を結腸内に移動させてポリープを検出するのは困難です。観察された表面の 3D マップは、ス

reconstruction

benchmark

3D

arXiv

pose estimation

arXiv reaDer

identification

dataset

synthesis

depth prediction
リンク
マルチビューステレオの深度マップジオメトリの制約: サドル型深度セルを使用した二重深度アプローチ
arxiv_reader 2023/07/19
学習ベースのマルチビューステレオ (MVS) 手法は、正確な深度マップを予測して、正確で完全な 3D 表現を実現します。優れたパフォーマンスにもかかわらず、既存の方法は、MVS では適切な深さのジ

arXiv reaDer

loss function

stereo

3D

representation

depth prediction

arXiv

benchmark
リンク
LXL: 4D イメージングレーダーとカメラフュージョンによる LiDAR 除外の無駄のない 3D 物体検出
arxiv_reader 2023/07/10
4Dイメージングレーダーは、新興技術であり比較的手頃な価格のデバイスであるため、自動運転における3D物体検出の実行に有効であることがすでに確認されています。それにもかかわらず、4D レーダー点群のま

autonomous driving

detection

depth prediction

dataset

arXiv reaDer

LiDAR

point cloud

arXiv

3D
リンク
LXL: 4D イメージングレーダーとカメラフュージョンによる LiDAR 独自の無駄のない 3D 物体検出
arxiv_reader 2023/07/05
4Dイメージングレーダーは、新興技術であり比較的手頃な価格のデバイスであるため、自動運転における3D物体検出の実行に有効であることがすでに確認されています。それにもかかわらず、4D レーダー点群のま

autonomous driving

depth prediction

arXiv reaDer

arXiv

detection

3D

point cloud

LiDAR

dataset
リンク
GMM: 単眼 3D 検出のための勾配認識およびモデル認識深度マイニングの詳細
arxiv_reader 2023/07/03
奥行き知覚は、通常不適切な問題を伴う単眼 3D 検出タスクの重要な要素です。 2D オブジェクト検出におけるサンプルマイニング技術の成功を考慮して、3D オブジェクト検出における奥行き知覚を改善す

metric

arXiv reaDer

depth prediction

arXiv

detection

monocular

dataset

benchmark

learning

3D
リンク
SimpleMapping: ディープマルチビューステレオを使用したリアルタイムの視覚慣性高密度マッピング
arxiv_reader 2023/06/22
我々は、連続した単眼画像と慣性測定装置（IMU）の読み取りのみを使用して、高品質の増分3Dメッシュ再構成を実行できるリアルタイムの視覚慣性高密度マッピング方法を提案します。 6-DoF カメラのポー

pose

arXiv

depth prediction

odometry

3D

reconstruction

regularization

sparse

real time

arXiv reaDer
リンク
SimpleMapping: ディープマルチビューステレオを使用したリアルタイムの視覚慣性高密度マッピング
arxiv_reader 2023/06/16
我々は、連続した単眼画像と慣性測定装置（IMU）の読み取りのみを使用して、高品質の増分3Dメッシュ再構成を実行できるリアルタイムの視覚慣性高密度マッピング方法を提案します。 6-DoF カメラのポー

arXiv

depth prediction

reconstruction

real time

regularization

sparse

odometry

arXiv reaDer

3D

pose
リンク
トークン共有トランスフォーマーによる軽量の単眼深度推定
arxiv_reader 2023/06/12
深さの推定は、さまざまなロボットシステムやアプリケーションにおいて重要なタスクです。モバイルロボットシステムでは、単一の RGB カメラを低コストでコンパクトなサイズで展開できるため、単眼での

arXiv

monocular

dataset

estimation

depth prediction

arXiv reaDer

real time

transformer

convolutional
リンク
SceneScape: テキスト駆動の一貫したシーン生成
arxiv_reader 2023/05/31
シーンとカメラのポーズを説明する入力テキストプロンプトが与えられた場合に、さまざまなシーンの長期ビデオのみを合成する、テキスト駆動の永久ビュー生成の方法を紹介します。事前トレーニングされたテキストか

monocular

pre-training

arXiv

pose

domain

generative

synthesis

depth prediction

arXiv reaDer

3D
リンク
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