JavaShuo
欄目
標籤
A Joint Optimization Approach of LiDAR-Camera Fusion for Accurate Dense 3-D Reconstructions
時間 2020-12-20
原文
原文鏈接
文章目錄 系統流程介紹 相機觀測 激光觀測 優化框架 感想 相機能獲得稠密的彩色像素而深度估計不夠精確,激光能獲得精確的深度但是值較爲稀疏,融合激光和相機是一種常見的思路。 目前主流的方法是將稀疏的激光測距融合到視覺中,然後對深度進行上採樣。但這種方法存在兩個問題: 相機和激光的外參標定誤差較大。 上採樣得到的深度由於光滑性假設,在一些區域不夠準備。 本文提出的方法,在概率模型框架下,優化外
>>阅读原文<<
相關文章
1.
論文筆記_2010-BMVC-Joint optimization for object class segmentation and dense stereo reconstruction
2.
[CVPR 2020] D3Feat: Joint Learning of Dense Detection and Description of 3D Local Features
3.
Let There Be Color! Large-Scale Texturing of 3D Reconstructions 閱讀筆記
4.
A review of gradient descent optimization methods
5.
ScanNet: Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor Scenes
6.
【點雲識別】D3Feat: Joint Learning of Dense Detection and Description of 3D Local Features(CVPR 2020 Oral)
7.
《3D-R2N2: A Unified Approach for Single and Multi-view 3D Object Reconstruction》論文筆記
8.
Integration of image quality and motion cues for face anti-spoofing A neural network approach
9.
TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation
10.
一、 Knowledge Transfer for Out-of-Knowledge-Base Entities: A Graph Neural Network Approach
更多相關文章...
•
Scala for循環
-
Scala教程
•
Lua for 循環
-
Lua 教程
•
互聯網組織的未來:剖析GitHub員工的任性之源
•
爲了進字節跳動,我精選了29道Java經典算法題,帶詳細講解
相關標籤/搜索
for...of
for..of
fusion
optimization
dense
approach
accurate
joint
3d
a'+'a
Spring教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
resiprocate 之repro使用
2.
Ubuntu配置Github並且新建倉庫push代碼,從已有倉庫clone代碼,並且push
3.
設計模式9——模板方法模式
4.
avue crud form組件的快速配置使用方法詳細講解
5.
python基礎B
6.
從零開始···將工程上傳到github
7.
Eclipse插件篇
8.
Oracle網絡服務 獨立監聽的配置
9.
php7 fmp模式
10.
第5章 Linux文件及目錄管理命令基礎
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
論文筆記_2010-BMVC-Joint optimization for object class segmentation and dense stereo reconstruction
2.
[CVPR 2020] D3Feat: Joint Learning of Dense Detection and Description of 3D Local Features
3.
Let There Be Color! Large-Scale Texturing of 3D Reconstructions 閱讀筆記
4.
A review of gradient descent optimization methods
5.
ScanNet: Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor Scenes
6.
【點雲識別】D3Feat: Joint Learning of Dense Detection and Description of 3D Local Features(CVPR 2020 Oral)
7.
《3D-R2N2: A Unified Approach for Single and Multi-view 3D Object Reconstruction》論文筆記
8.
Integration of image quality and motion cues for face anti-spoofing A neural network approach
9.
TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation
10.
一、 Knowledge Transfer for Out-of-Knowledge-Base Entities: A Graph Neural Network Approach
>>更多相關文章<<