"16950无需3D监督学习3D物体形状和布局0Georgia Gkioxari 1 Nikhila Ravi 1 Justin Johnson 1 , 201 Meta AI 2 密歇根大学0摘要0一个3D场景由一组对象组成，每个对象都有一个形状和布局，给出它们在...
”无需3D监督 3D物体形状和布局 机器学习方法 2D监督训练 大规模数据集“ 的搜索结果
我们引入了一种无监督的特征学习方法，将3D形状信息嵌入到单视图图像表示中。其主要思想是一个自我监督的训练目标，只给单个2D图像要求对象的所有不可见视图可从学习的特征预测。我们将这个想法实现为编码器-解码器...
数据集包含大量脑CT图像，用于训练和测试模型。环境说明详细介绍了所需的软件库、框架版本和硬件配置，帮助用户快速构建实验环境。通过将3D问题分解为多个2D子问题，并利用预训练的2D扩散模型进行求解，该项目旨在...
为此，我们提出了一种可转移的半监督3D对象检测模型，该模型从具有两组不相交的对象类的训练数据中学习3D对象检测器网络-一组具有2D和3D框标签的强类，以及另一组仅具有2D框标签的弱类。特别是，我们提出了一个宽松...
Yongming Rao1*, Benlin... {lujiwen, jzhou}@tsinghua.edu.cn132830RandomRooms：基于合成形状和随机布局的无监督预训练用于3D目标检测01 清华大学，2 UCLA，3 华盛顿大学0摘要0近年来，3D点云理解取得了巨大的进展
inceptioniai.org摘要三维形状生成是一个具有挑战性的问题，由于高维的输出空间和复杂的零件配置的现实世界的物体。因此，现有的算法在3D形状的精确生成建模中遇到困难。在这里，我们提出了一种新的因式分解生成...
在数据集方面，我们使用了公开的医学3D图像数据集，如Human Connectome Project、ABIDE等，并进行了预处理，包括图像裁剪、大小调整和归一化等。在环境搭建方面，我们使用Python编程语言，基于TensorFlow和PyTorch...
在本文中，我们解决了五个关键挑战：i）多对象检测和分割中的视角变化，ii）用于多对象检测、分割和跟踪的半监督/自监督/无监督学习，iii）用于语义和全景分割的SSL，iv）无监督多视图关联，v）图像/视频理解问题中...
用于3D预测的Nilesh Kulkarni1Ishan Misra1Shubham Tulsiani2AbhinavGupta11卡内基梅隆大学2加州大学伯克利分校https://nileshkulkarni.github.io/relative3d/带有检测的平移旋转规模实例BBoxes Union（pair）BBox...
1自动驾驶感知的可扩展性：Waymo开放数据集PeiSun1，HenrikKretzschmar1，Xerx esDotiw alla1，Aure' lienChouard1，VijaysaiPatnaik1，PaulTsui1，James Guo1，Yin Zhou1，Yuning Chai1，Benjamin Caine2，Vijay ...
11093303D-FRONT：具有布局和语义的3D家具房间0Huan Fu 1 Bowen Cai 1 Lin Gao 2 Ling-Xiao Zhang 2 Jiaming Wang 10Cao Li 1 Qixun Zeng 1 Chengyue Sun 1 Rongfei Jia 1 Binqiang Zhao...
在这项工作中，我们引入了一种新颖的3D物体检测方法，它在两个主要方面具有重要意义：a）级联模块化方法，将每个模块的感受野集中在点云中的特定点上，以改进特征学习；b）使用无监督聚类初始化的类别不可
1三维可控图像合成生成模型的无监督学习Yiyi Liao1，2，Katja Schwarz1，2，Lars Mescheder1，2，3，† Andreas Geiger1，21马克斯·普朗克智能系统研究所，图宾根2图宾根大学3亚马逊，图宾根{firstname.lastname}@ ...
为了解决这一具有挑战性的任务，我们的设计是由模块，结合归纳偏见，学习闭塞推理，几何变换和语义抽象，其中每个模块可以通过适当的转换，ING参数注释进行监督我们展示了我们的设计选择和建议的深度监督如何帮
76580RIO：在变化的室内环境中的3D物体实例重新定位0Johanna Wald 1 Armen Avetisyan 1 Nassir Navab 1 Federico Tombari 1 , 2 , � Matthias Nießner 1 , �01 慕尼黑工业大学 2 谷歌0图1...
我们的两步框架采用身体像素到表面的对应图（即，IUV图）作为代理表示，然后执行参数化的人体姿势和形状的估计具体来说，给定估计的IUV图，我们开发了一个深度神经网络，优化3D身体重建损失，并进一步集成渲
为了解决这一具有挑战性的任务，我们的设计是由模块，结合归纳偏见，学习闭塞推理，几何变换和语义抽象，其中每个模块可以通过适当的转换，ING参数注释进行监督我们展示了我们的设计选择和建议的深度监督如何帮
11621nuScenes：用于自动驾驶的多模式数据集放大图片作者：Holger ...基于图像的基准数据集推动了计算机视觉任务的发展，例如环境中的物体检测、跟踪和然而，大多数自动驾驶汽车都携带摄像头和激光雷达等测距传感器
大多数当前的车牌（LP）检测和识别方法是在小的且通常不具有代表性的数据集上进行评估的，因为不存在公开可用的大的不同数据集。在本文中，我们介绍了CCPD，一个大而全面的LP数据集。所有图像均由路边停车管理公司的...
改进无监督图像到图像翻译中的形状变形Aaron Gokaslan1、Vivek Ramanujan1、DanielRitchie1、Kwang In Kim2和James Tompkin11美国布朗大学2英国巴斯大学抽象。无监督的图像到图像转换技术能够在两个域之间映射局部...
Providing an objects’ 3D shape with 6DOFpose and corresponding appearance from a single imageis key to enabling immersive experiences in AR/VR, orin robotics to decompose a scene into relevant ...
椅子书桌灯内阁电视1用于三维场景布局预测的分层去噪...我们在大规模3D场景数据集上训练VDRAE，以预测实例级分割和来自输入点云的过分割的3D对象检测。我们表明，我们的VDRAE提高了对象检测性能的真实世界的3D点云数据
6559学习几何软约束艾哈迈德·萨米·纳萨r1，2，S...使多视图对象实例检测困难的是视点、光照条件、相邻对象的高相似性通过将不同视图中的对象检测和实例重新识别转变为联合学习任务，我们能够将图像外观和几何软约束结
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