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
MDS-Net: A Multi-scale Depth Stratification Based Monocular 3D Object Detection Algorithm 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、アンカーフリー法を使用して、ピクセルごとの予測で3Dオブジェクトを検出します。提案されたMDS-Netでは、オブジェクトの深度と画像サイズの間に数学モデルを確立することにより、ネットワークの深度予測能力を向上させるために、新しい深度ベースの層化構造が開発されています。次に、新しい角度損失関数が開発され、角度予測の精度がさらに向上し、トレーニングの収束速度が向上します。最適化されたsoft-NMSは、候補ボックスの信頼性を調整す
TANDEM：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での追跡と高密度マッピング
TANDEM: Tracking and Dense Mapping in Real-time using Deep Multi-view Stereo この論文では、TANDEMにリアルタイムの単眼追跡と高密度マッピングフレームワークを紹介します。ポーズ推定では、TANDEMはキーフレームのスライディングウィンドウに基づいて測光バンドル調整を実行します。堅牢性を高めるために、高密度の深度予測から段階的に構築されたグローバルモデルからレンダリングされた深度マップを使用して、高密度の直接画像位置合わせを実行する新しい追跡フロントエンドを提案します。密な深度マップを予測するために、キーフレーム間の異なるステレオベースラインのバランスをとるために適応ビュー集約を使用して3Dコストボリュームを階層的に構築することにより、アクティブなキーフレームウィンドウ全体を利用するカスケードビュー集約MVSNe
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