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原创 【论文翻译】点云深度学习综述 -- Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey
1. 介绍 随着3D采集技术的快速发展，3D传感器变得越来越可用，价格也越来越便宜，包括各种类型的3D扫描仪、激光雷达和RGB-D相机（如Kinect、RealSense和Apple depth相机）。这些传感器采集的三维数据可以提供丰富的几何、形状和尺度信息。与二维图像互补，三维数据提供了一个更好地了解机器周围环境的机会。三维数据在不同领域有着广泛的应用，包括自动驾驶、机器人、遥感、医疗和设计行业。 三维数据通常可以用不同的形式表示，包括深度图像、点云、Mesh和体素网格。点云表示作为一种常用的表
2020-05-19 20:11:51
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原创 【论文翻译】TANDEM: Tracking and Dense Mapping in Real-time using Deep Multi-view Stereo
摘要在本文中，我们提出了一种实时单目跟踪和稠密建图框架TANDEM。对于姿态估计，TANDEM基于关键帧的滑动窗口光度BA（bundle adjustment）。为了提高鲁棒性，我们提出了一种新的前端跟踪，该前端使用根据稠密深度预测增量构建的全局模型渲染的深度图来执行稠密的直接图像对齐。为了预测稠密的深度图，提出了级联视图聚合MVSNet（CVA-MVSNet），它利用整个活动关键帧窗口，通过自适应视图聚合分层构建3D成本量来平衡关键帧之间不同的立体基线。最后，将预测的深度图融合为一致的全局图，以截断的带
2022-05-08 17:18:03
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空空如也
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