3D动态体素深度视频动作识别空间运动特征点集形式 3DV代码

3D动态体素：一种用于深度视频中的动作识别的紧凑编码方法

标签： 3D动态体素深度视频动作识别空间运动特征点集形式 3DV代码

��151103DV：用于深度视频中的动作识别的...

(3DV 2017) SEGCloud: Semantic Segmentation of 3D Point Clouds

标签：深度学习 3D语义分割 3D实例分割

特别是，标记来自传感器的原始3D点集提供了细粒度的语义。最近的工作利用了神经网络(NNs)的能力，但是局限于粗略的体素预测，并且没有明确地实施全局一致性。我们提出了SEGCloud，这是一个端到端的框架，用于获得3D...

PointNet：用于 3D 分类和分割的点集的深度学习

标签： pointnet 点云算法分割算法 3D点云源代码

我们提出了一种新颖的点云深度网络架构（作为无序点集）。您还可以查看我们的项目网页以获得更深入的介绍。点云是一种重要的几何数据结构。由于其不规则的格式，大多数研究人员将此类数据转换为规则的 3D 体素网格...

学习联合2D-3D表示用于深度完成

标签：深度补偿问题联合2D-3D表示神经网络设计多域子网络

10023学习联合2D-3D表示用于深度完成Yun Chen1 Bin Yang1，2 Ming Liang1 Raquel Urtasun1，21Uber Advanced Technologies Group2多伦多大学{yun.chen，byang10，ming.liang，urtasun}@ uber.com摘要本文研究了RGBD...

深度学习方法表示和重建3D形状的新技术

标签：形状表示特拉维夫大学深度神经网络 3D形状重建

1形状表示Gidi Littwin1和Lior Wolf1，21特拉维夫大学2Facebook人工智能研究摘要我们提出了一种从单张图像重建3D形状的新方法，其中深度神经网络直接将图像映射到网络权重向量。由这些权重参数化的网络通过将体积中...

基于深度学习的3D手部姿势估计方法

标签：手部形状深度图 3D网络姿态估计计算机视觉

7113HandVoxNet：基于深度体素的网络，用于从单个深度图进行3D手部形状和Jameel Malik贾米尔·马利克1，2，3Ibrahim Abdelaziz易卜拉欣·阿卜杜拉齐兹1，2Ahmed ElhayekAhmed Elhayek2，4岛田宗志5Sk Aziz Ali1，2...

matlab体素法代码-Deep-3D-Obj-Recognition:借助用于3D视觉的深度网络项目进行3D对象识别-ETHZ

标签：系统开源

matlab体素法代码深度网络的3D对象识别这是ETHZ的3D Vision课程的深度网络3D对象识别项目需要什么： #####输入数据/体素/占用率网格读取3D CAD Voxel数据转换为占用网格在VoxNet论文中使用了改编版 .OFF文件可以...

VISTA: 通过多视图特征融合的双重交叉视觉空间注意力提升3D物体检测

标签： 3D物体检测 LiDAR点云多视图方法自动驾驶

Shengheng Deng1,*, Zhihao Liang1,3,*, Lin Sun2 and Kui Jia1,4,†{eedsh, eezhihaoliang}@mail.scut.edu.cn, [email protected], [email protected]: 通过双重交叉视觉空间注意力提升3D物体...

(CVPR 2020) PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection

标签：深度学习计算机视觉人工智能

Abstract 我们提出了一种新颖的高性能3D目标检测框架，名为...具体来说，所提出的框架通过一个新颖的体素集抽象模块将具有3D体素CNN的3D场景总结为一小组关键点，以节省后续计算并编码具有代表性的场景特征。鉴

【3D点云】分割算法总结（一）

标签：深度学习点云

总结近3年来主要的点云分类、检测与分割算法，介绍原理与代码。

深度学习在三维点云处理与三维重建中的应用探索

标签：点云三维重建

特别地，文章详细介绍了PointNet和PointNet++这两个先进的深度学习算法，它们能够有效处理无序点云数据并提取特征。此外，还探讨了三维重建中的NeuralRecon系统，它采用多尺度方法和GRU网络来优化三维结构的生成。...

基于3D几何数据的深度分层卷积网络

标签：亚琛工业大学深度分层卷积网络几何深度学习

Theodora Kontogianni，Bastian Leibe亚琛工业大学{schult，engelmann，kontogianni，leibe}@ vision.rwth-aachen.de摘要我们提出了DualConvMesh-Nets（DCM-Net），这是一种基于3D几何数据的深度分层卷积网络，它...

基于多模态数据的实时3D手部姿态估计方法

标签：多模态数据运行时性能学习架构关节检测模块 3D手部运动捕捉

5346基于多模态数据的周宇晓1Marc Habermann2，3徐伟鹏2，3Ikhsanul Habibie2，3 Christian Theobalt2，3徐峰11清华大学软件学院、2马普信息学院、3萨尔信息学院摘要我们提出了一种新的方法，单目手的形状和姿态估计...

DiscoNet：基于不连通流形的3D编辑

标签： 3D编辑工具不连通流形深度学习模型 3D表面自动编码器 3D建模工具

3474DiscoNet：用于3D编辑的不连通流形上的形状学习E'loi Mehr1，Ariane Rumdan，Nicolas Thome1，Matthieu Cord1，andV incentGuitten y1LIP6，索邦大学摘要编辑3D模型是一项非常具有挑战性的任务，因为它需要与3D...

单视图3D重建方法的分类和改进

标签：单视图3D重建网络图像分类纯识别基线编码器-解码器方法单视图对象重建

3405单视图3D重建网络能学到什么？放大图片作者：Maxim TatarchenkoRichter2，Rene 'Ranftl2，ZhuwenLi2，Vladlen Koltun2和Thomas Brox11弗赖堡大学2英特尔实验室图1.我们提供的证据表明，最先进的单视图3D重建方法...

大规模3D语义分割的多视图聚合方法

标签：多视图聚合 3D语义分割端到端训练大规模场景分析 2D特征投影

the 2D features learned from real [19,29,32] or virtual im-ages [15,36]Combining point clouds and images with arbitrary poses(i.e. in the wild) as represented in Figure 1, involves recover-ing ...

融合感知的点卷积在线语义3D场景分割

标签：融合感知的点卷积在线语义3D场景分割帧间相关性在线重建的三维点

例如如何直接在渐进融合的3D几何数据上执行3D卷积，以及如何智能地从帧到帧融合我们提出了一种新的融合感知3D点卷积，它直接在被重建的几何表面上操作，并有效地利用帧间相关性进行高质量的3D特征学习。这是通过专用...

时空关系图卷积网络解决3D姿态估计的挑战

标签： 3D姿态估计图卷积网络时空关系单视图图像配置领域知识

ge0001ao，jliu029}@ e.ntu.edu.sg{asjfcai，astjcham}@ ntu.edu.sg，[email protected]，[email protected]摘要尽管在从单视图图像或视频中进行3D姿态估计方面取得了很大进展，但由于大量的深度模糊和严重...

数据库中的神经3D场景重建方法

标签：神经3D场景重建数据库检索稀疏点云重建基于注意力的混合场景几何形状转移

2 Fangchang Ma3Qi Shan3Matthias Nießner1 Angela Dai11慕尼黑理工大学2德国图宾根马克斯普朗克智能系统研究所3苹果图1：我们提出了一种基于稀疏点云或低分辨率几何条件的3D重建新方法。而不是在神经网络中编码...

"基于学习的非刚性3D自拍重建方法

标签： RGBD相机拍摄 3D自拍照鲁棒的重建方法非刚性融合轻量级束调整算法

1344在几秒钟李哲1，余涛1，潘传宇1，郑泽荣1，刘业斌1，21清华大学自动化系2清华大学脑与认知科学研究所摘要在本文中，我们提出了一种有效的方法，鲁棒的3D自拍使用一个单一的RGBD相机。从提出的PIFusion和轻量级...

"EventHands：基于事件流的实时神经3D手部姿态估计

标签：活动摄像机实时演示手势预测大规模数据集 3D手部姿态估计时间事件表示

12385−DAVIS240C活动摄像机输入预测输入端预测EventHands：基于事件流的实时神经3D手部姿态估计Viktor Rudnev1Vladislav Golyanik1王佳一1Hans-PeterSeidel1Franziska Mueller2Mohamed Elgharib1Christian Theobalt...

从单个RGB图像中的3D物体部件分解和重建

标签：单个RGB图像 3D世界感知卷积神经网络对象的层次结构部件的组织

1从单个RGB图像Despoina Paschalidou1，3，5 Luc van Gool3，4，5 Andreas Geiger1，2，51马克斯普朗克智能系统研究所图宾根2Tübingen大学3ComputerVisionLab，ETHZürich4KULeuv en5马克斯·普朗克ETH学习系统{...

单个深度图像的多分支体语义完成模型

标签： 3D语义完成单个深度图像多分支体原始和完整的场景体积场景。

(a)深度图像（纽约大学）(b)地面实况(c)SSCNet(d)该方法吊顶层壁窗椅床沙发桌电视家具对象图1：我们的3D语义完成模型（最右边）从受遮挡和噪声影响的单个深度图像（最左边）生成逼真而准确的体积场景表示，即使是从...

基于点分布学习的无监督深度形状描述符研究及应用

标签：点分布学习深度学习模型 3D形状检索与分类鲁棒性和性质分析

1基于点分布学习的Yi Shi徐梦晨 Yuan Yi Fang <$NYU Multimedia andVisual Computing Lab纽约大学阿布扎比，阿联酋纽约大学，美国{yishi，jl8566，sy2366，yfang}@ nyu.edu摘要深度学习模型在用于3D形状检索、分类和...

从上述论述可以得出以下中文标题：基于双深度图的单幅图像人体形状估计方法

标签：塑造人类基于单幅图像的三维人体形状估计非参数方法 3D深度图表示

2232塑造人类：基于单幅图像的Valentin Gabeur1，2Jean-Se' bastien Franco1Xa vier Martin1Cordelia Schmid1，2Gre' gory Rogez3，†1Inria*2 Google Research3 NAVER LABS欧洲摘要在本文中，我们解决了从单个RGB...