JavaShuo
栏目
标签
Localization and Mapping using Instance-specific Mesh Models 2019
时间 2020-12-26
标签
语义 SLAM
相机重定位
繁體版
原文
原文链接
加利福尼亚大学,定位和建图,语义建图,单目 本文着重于使用单目相机建立语义地图,包括目标姿态和形状. 本文贡献在于,提出了一个针对特定实例的网格模型,该模型可以利用相机图片中提取的语义信息在线优化. 1. 简介 人工感知技术的基础在于集几何推理和语义内容推理。当前研究的一个主要挑战是在VIO和SLAM算法中如何利用深度学习提供的信息(如语义边缘,目标关键点等)来建立有精确形状,结构和功能的目标模型
>>阅读原文<<
相关文章
1.
Localization and Mapping using Instance-specific Mesh Models
2.
MEASUREMENT MODELS AND PRINCIPLES FOR SOURCE LOCALIZATION
3.
Kimera: an Open-Source Library for Real-Time Metric-Semantic Localization and Mapping ,2019
4.
[SLAM] 01. "Simultaneous Localization and Mapping"
5.
EMPNet: Neural Localisation and Mapping Using Embedded Memory Points,2019
6.
Stereo Parallel Tracking and Mapping for robot localization(S-PTAM)
7.
阅读《A Survey of Monocular Simultaneous Localization and Mapping》
8.
OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
9.
【OverFeat】《OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks》
10.
(Review cs231n) Spatial Localization and Detection(classification and localization)
更多相关文章...
•
W3C RDF and OWL 活动
-
W3C 教程
•
XSL-FO table-and-caption 对象
-
XSL-FO 教程
•
RxJava操作符(七)Conditional and Boolean
•
YAML 入门教程
相关标签/搜索
localization
mesh
mapping
using
models
models&orm
2.models
action.....and
between...and
Hibernate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.
Duang!超快Wi-Fi来袭
2.
机器学习-补充03 神经网络之**函数(Activation Function)
3.
git上开源maven项目部署 多module maven项目(多module maven+redis+tomcat+mysql)后台部署流程学习记录
4.
ecliple-tomcat部署maven项目方式之一
5.
eclipse新导入的项目经常可以看到“XX cannot be resolved to a type”的报错信息
6.
Spark RDD的依赖于DAG的工作原理
7.
VMware安装CentOS-8教程详解
8.
YDOOK:Java 项目 Spring 项目导入基本四大 jar 包 导入依赖,怎样在 IDEA 的项目结构中导入 jar 包 导入依赖
9.
简单方法使得putty(windows10上)可以免密登录树莓派
10.
idea怎么用本地maven
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
Localization and Mapping using Instance-specific Mesh Models
2.
MEASUREMENT MODELS AND PRINCIPLES FOR SOURCE LOCALIZATION
3.
Kimera: an Open-Source Library for Real-Time Metric-Semantic Localization and Mapping ,2019
4.
[SLAM] 01. "Simultaneous Localization and Mapping"
5.
EMPNet: Neural Localisation and Mapping Using Embedded Memory Points,2019
6.
Stereo Parallel Tracking and Mapping for robot localization(S-PTAM)
7.
阅读《A Survey of Monocular Simultaneous Localization and Mapping》
8.
OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
9.
【OverFeat】《OverFeat:Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks》
10.
(Review cs231n) Spatial Localization and Detection(classification and localization)
>>更多相关文章<<