[B! depth prediction][real time] arxiv_readerのブックマーク

arxiv_reader id:arxiv_reader

depth predictionとreal timeに関するarxiv_readerのブックマーク (33)

https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2410.23245v1
arxiv_reader 2024/10/31
dataset

arXiv

3D

representation

arXiv reaDer

point cloud

depth prediction

reconstruction

real time

monocular
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2410.11080v1
arxiv_reader 2024/10/16
point cloud

depth prediction

arXiv

arXiv reaDer

few-shot

3D

real time

reconstruction

monocular

sparse
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2405.19657v1
arxiv_reader 2024/05/31
arXiv

real time

dataset

3D

depth prediction

arXiv reaDer

monocular

estimation

reconstruction

sparse
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.15902v2
arxiv_reader 2024/04/23
arXiv reaDer

real time

autonomous driving

sparse

dataset

depth prediction

benchmark

arXiv
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2401.15902v1
arxiv_reader 2024/01/30
arXiv reaDer

sparse

real time

benchmark

autonomous driving

depth prediction

arXiv

dataset
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2312.13471v1
arxiv_reader 2023/12/22
odometry

depth prediction

reconstruction

tracking

sparse

monocular

real time

arXiv reaDer

arXiv

pose estimation
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
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
CodeVIO：学習された最適化可能な高密度深度を備えた視覚慣性オドメトリ
arxiv_reader 2023/05/22
この作業では、軽量で密結合の深深度ネットワークと視覚慣性オドメトリ（VIO）システムを紹介します。これにより、周囲の正確な状態推定と高密度深度マップを提供できます。深さの推論とエンコードに提案された軽

depth prediction

real time

sparse

arXiv

arXiv reaDer

pose estimation

odometry
リンク
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2303.09248v2
arxiv_reader 2023/03/17
3D シーンのジオメトリ構造とセマンティックラベルを共同で知覚する新しいリアルタイム対応の学習方法を提示します。リアルタイム 3D シーン再構成への最近のアプローチでは、切り捨てられた符号付き距離関

arXiv

dataset

depth prediction

monocular

reconstruction

video

semantic segmentation

3D

arXiv reaDer

real time
リンク
結腸内視鏡再構成のための表面法線ベースのニューラルフレームワーク
arxiv_reader 2023/03/14
大腸内視鏡検査ビデオから 3D サーフェスを再構築することは、ビデオフレーム内の照明と反射率の変動により、形状予測の欠陥を引き起こす可能性があるため困難です。この課題を克服することを目指して、表面法

self-supervised

depth prediction

real time

reconstruction

3D

face

video

arXiv

arXiv reaDer
リンク
Lifelong-MonoDepth: マルチドメイン単眼メトリクス深度推定のための生涯学習
arxiv_reader 2023/03/10
近年、単眼深度推定 (MDE) は、データ駆動型の学習方法で大きな進歩を遂げました。以前の方法では、混合データを使用した単一ドメインまたは共同ドメイントレーニングのパラダイムに基づいて、特定のドメイ

arXiv reaDer

monocular

domain

estimation

learning

depth prediction

benchmark

arXiv

metric
リンク
CrossDTR: 3D オブジェクト検出のためのクロスビューおよび深度ガイド付きトランスフォーマー
arxiv_reader 2023/02/06
自動運転のために低コストで正確な 3D オブジェクト検出を実現するために、多くのマルチカメラ手法が提案され、単眼アプローチのオクルージョン問題が解決されました。ただし、正確な推定深度が不足しているため

detection

3D

autonomous driving

depth prediction

arXiv

arXiv reaDer

sparse

transformer

real time

embedding
リンク
オブジェクト中心の補助深度監視による単眼 3D オブジェクト検出の強化
arxiv_reader 2022/11/01
単眼 3D 検出における最近の進歩では、深度推定ネットワークが 3D 検出ネットワークの中間段階として明示的に活用されています。深度マップアプローチは、大規模なデータセットでトレーニングされた深度推

arXiv

LiDAR

monocular

real time

detection

depth prediction

benchmark

arXiv reaDer

3D

estimation
リンク
CrossDTR: 3D オブジェクト検出のためのクロスビューおよび深度ガイド付きトランスフォーマー
arxiv_reader 2022/09/28
自動運転のために低コストで正確な 3D オブジェクト検出を実現するために、多くのマルチカメラ手法が提案され、単眼アプローチのオクルージョン問題が解決されました。ただし、正確な推定深度が不足しているため

arXiv

3D

arXiv reaDer

detection

embedding

transformer

autonomous driving

depth prediction

sparse

real time
リンク
SimpleRecon: 3D 畳み込みのない 3D 再構成
arxiv_reader 2022/09/01
従来、ポーズをとった画像からの 3D 屋内シーンの再構築は、2 つのフェーズで行われます。画像ごとの深度推定、その後の深度マージ、および表面再構築です。最近、最終的な 3D 体積特徴空間で再構成を直接

3D

arXiv reaDer

CNN

arXiv

depth prediction

estimation

reconstruction

real time

convolutional
リンク
FaDIV-Syn：ソフトマスクと暗黙的なブレンディングを使用した深度に依存しない高速ビュー合成
arxiv_reader 2022/05/16
VRテレオペレーションやシーン再構築など、多くのロボットアプリケーションでは、新しいビュー合成が必要です。既存の方法は、これらのコンテキストには遅すぎることが多く、動的なシーンを処理できず、明示的な深

self-supervised

estimation

reconstruction

dataset

robot

depth prediction

real time

synthesis

arXiv reaDer

arXiv
リンク
MDS-Net：マルチスケール深度層別化ベースの単眼3Dオブジェクト検出アルゴリズム
arxiv_reader 2022/01/13
単眼3Dオブジェクトの検出は、深度情報が不足しているため、自動運転では非常に困難です。本論文では、マルチスケール深度層化に基づく一段単眼3Dオブジェクト検出アルゴリズムを提案します。これは、アンカーフ

autonomous driving

loss function

arXiv

detection

3D

anchor free

benchmark

real time

depth prediction

arXiv reaDer
リンク
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