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    密集单目 SLAM 的概率体积融合

    不同于以前的方法，要么使用临时深度过滤器，要么从 RGB-D 相机的传感器模型估计深度不确定性，我们的概率深度不确定性直接来自SLAM中底层BA问题的信息矩阵。...对于体积融合，我们使用 Open3D 的 [30] 库，它允许自定义体积集成。我们使用相同的GPU 用于 SLAM 并执行体积重建。我们使用来自 Droid-SLAM [24] 的预训练权重。...我们现在描述数据集和用于评估的不同方法 4.1.数据集和评估方法 为了评估我们的重建算法，我们使用了 EuRoC 数据集，该数据集由在室内空间飞行的无人机记录的图像组成。...有趣的是，在无纹理区域之后移除的几何形状对应于高度锯齿的区域（图2中每列中的中间红色圆圈），例如加热器或房间中棋盘格的中心。 图 3.（左列）第 i 帧。 （右栏）第 j 帧。...请注意，流权重位于帧 i 在帧 j 中可见的位置。深度的不确定性来自多个光流测量的融合，而不是单个光流测量。对于左列，低值显示为黄色，高值显示为蓝色。对于右列，低值显示为蓝色，高值显示为黄色。

    80830

    蒙娜丽莎一键“复活”！三星AI Lab：只需一张图片就能合成动画

    在这个过程中，前面描述的过程是一样的，但是这里的源图像和目标图像只是同一视频的不同帧。 因此，这个系统不是让一幅画去模仿视频中的另一个人，而是有一个可以与之比较的ground truth。...实验和结果 研究人员使用2个数据集分别进行定量和定性评估：VoxCeleb1数据集用于与基准模型进行比较，VoxCeleb2用于展示他们所提出方法的效果。...研究人员在三种不同的设置中将他们的模型与基准模型进行了比较，使用fine-tuning集中的1帧、8帧和32帧。...系统采用一个源图像(第1列)，并尝试将该图像映射到ground truth帧中的相同位置(第2列)。研究人员将他们的结果与X2Face、PixtopixHD模型进行了比较。 大规模的结果。...同样，训练帧的数量是T(左边的数字)，第1列是示例训练帧。第2列是ground truth图像，后3列分别是我们的FF feed-forward 模型及微调前后的结果。

    1.2K70

    R语言函数的含义与用法，实现过程解读

    (8) R语言是自由软件，可以放心大胆地使用，但其功能却不比任何其它同类软件差。 (9) R语言具有丰富的网上资源 一   入门训练 1....同时相关的命令记录也被载入。 所以，推荐大家在用R进行不同的分析时分别使用不同的工作目录。 5....> list.ABC <- c(list.A, list.B, list.C) 6.2 数据帧 数据帧是类别为"data.frame"的列表； 数据帧会被当作各列具有不同模式和属性的矩阵。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...挂接和卸载数据帧 当觉得使用'$'引用数据帧元素(如't$home')麻烦时，可以进行数据帧挂接 > attach(t)      这样可以直接引用数据帧内的元素，而无需'$'，前提是数据帧外没有同名的变量

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    R语言函数的含义与用法，实现过程解读

    (8) R语言是自由软件，可以放心大胆地使用，但其功能却不比任何其它同类软件差。 (9) R语言具有丰富的网上资源 一   入门训练 1....同时相关的命令记录也被载入。 所以，推荐大家在用R进行不同的分析时分别使用不同的工作目录。 5....> list.ABC <- c(list.A, list.B, list.C) 6.2 数据帧 数据帧是类别为"data.frame"的列表； 数据帧会被当作各列具有不同模式和属性的矩阵。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量（数值型，字符形，逻辑型），因子，数值矩阵，列表，或其他数据帧； 2 矩阵，列表，数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数，元素数和变量数； 3 数值向量，...挂接和卸载数据帧 当觉得使用'$'引用数据帧元素(如't$home')麻烦时，可以进行数据帧挂接 > attach(t)      这样可以直接引用数据帧内的元素，而无需'$'，前提是数据帧外没有同名的变量

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    识别自动驾驶的深度

    此方法不需要训练的基本事实数据集。相反，它们使用图像序列中的连续时间帧来提供训练信号。为了帮助限制学习，使用了姿势估计网络。在输入图像与从姿势网络和深度网络的输出重建的图像之间的差异上训练模型。...这鼓励模型学习尖锐的边缘并消除噪声。 最终损失函数变为： ? [1]中的最终损失函数在每个像素，比例和批次上平均。 结果 作者在包含驱动序列的三个数据集上比较了他们的模型。...图片来自[2] 预训练的遮罩R-CNN [2]用于捕获潜在移动物体的分割。...图片来自[5] 学习对象量表 虽然Monodepth2通过其自动遮罩技术解决了静态物体或以与照相机相同速度移动的物体的问题，但这些作者还是建议对模型进行实际训练，以识别物体的比例，从而改善物体运动的建模...图片来自Struct2Depth。中间一栏显示了无限深度分配给以相同相机速度移动的对象的问题。第三列显示了他们改进此方法的方法。 它们基于对象（例如房屋）的类别定义每个对象的比例尺的损失。

    1.1K10

    全网都在模仿的「科目三」，梅西、钢铁侠、二次元小姐姐马上拿下

    研究者基于 SD 设计来配置去噪 UNet，采用了相同的框架和块单元，并继承了来自 SD 的训练权重。...ReferenceNet ReferenceNet 是一个参考图像特征提取网络，它的框架与去噪 UNet 大致相同，仅有时间层不同。...他们根据 SD 的预训练权重初始化去噪 UNet 和 ReferenceNet 的模型。姿态引导器使用高斯权重进行初始化，但最后的投影层除外，该层使用零卷积。...实验在 UBC 时尚视频数据集上进行，该数据集由 500 个训练视频和 100 个测试视频组成，每个视频包含约 350 个帧。定量比较见表 1。...按照 DisCo 的数据集划分方法，使用利用相同的测试集，其中包含 10 个 TikTok 风格的视频，研究者进行了定量比较，见表 2。本文方法取得了最佳结果。

    47110

    Pandas 秘籍：1~5

    get_dtype_counts是一种方便的方法，用于直接返回数据帧中所有数据类型的计数。 同构数据是指所有具有相同类型的列的另一个术语。 整个数据帧可能包含不同列的不同数据类型的异构数据。...= 5 True 准备 序列和数据帧使用等号运算符==进行逐元素比较，以返回相同大小的对象。 此秘籍向您展示如何使用相等运算符，该运算符与equals方法非常不同。...该相同的等于运算符可用于在逐个元素的基础上将两个数据帧相互比较。...有点令人困惑的是，数据帧的eq方法像相等运算符一样进行逐元素比较。eq方法与equals方法完全不同。 它仅执行与相等运算符相似的任务。...更多 可以比较来自同一数据帧的两列以生成布尔序列。 例如，我们可以确定具有演员 1 的 Facebook 点赞数比演员 2 更多的电影的百分比。

    37.6K10

    打破视频标注成本壁垒,图像字幕引领文本到视频检索训练新趋势,超越零样本CLIP Baseline !

    这些自监督工作可能与作者的方法互补，但作者在本研究中的重点不同，因为作者寻求来自提供伪标签的外部图像模型的监督，这可以被视为自监督的一条替代路径。 伪标签。...作者针对每个标题生成器进行了五种不同变体的实验：(a) 在每个纪元随机选择10个提取标题中的一个；(b) 只使用对应中间帧的标题（即所有纪元中使用相同的标签）；(c) 只使用最佳标题（基于CLIPscore...表中被着色的行来自作者的实现，在可比较的设置下（例如，使用QS）；未着色的行对应于其他研究。红色行表示作者的 Baseline ，绿色行展示作者最终的模型。...作者还澄清了BLIP Baseline 对于双编码器和跨模态编码器配置的性能与表5略有不同，这是因为在评估中纳入了QS以进行公平比较；例如，对于双编码器，MSR-VTT R@1显示有QS和无QS的分别为...可以看出，大约只有7%的情况下，两个字幕生成器的前两个字幕来自完全相同的两个帧。超过44%的情况下，两个字幕生成器有一个共同的帧。

    47210

    GoogleUCMichigam University 联合提出 MegaSaM：融合多技术优势，重塑相机跟踪与深度估计 ！

    同时进行的工作 MonST3R [76] 采用来自 DuST3R [66] 的三维点云表示，并通过额外的对齐优化定位相机。...作者的系统仅使用合成数据进行训练，但作者证明了它对真实世界视频的强大泛化能力。 3.2.1 Training 学习运动概率。...特别地，在完成前端跟踪后，作者从所有关键帧形成视差海森矩阵，计算其对角线元素的中位数，以及共享焦距的海森矩阵元素。然后，基于视差海森矩阵的中位数设置单目深度正则化的权重。...在作者的两阶段训练方案中，首先作者在静态场景的合成数据上预训练模型，这些数据包括来自TartanAir [68] 的163个场景和来自静止Kubric [15] 的5000个视频片段。...最后，作者通过在DAVIS [42]中的具有挑战性的示例中可视化它们的估计相机和未投影的深度图，比较了不同方法在重建质量和摄像机跟踪质量上的差异。

    10100

    说到深度学习架构中的预测编码模型，还得看PredNet

    第 l+1 层学习第 l 层的变换表示，从而提高其对第 l 层活动的预测性能。r(l)表示输入的假设原因。不同的层 l 以越来越高的描述级别提供相同原因的不同表示。...在接收层 r^(2)中，有两个表示 16x16 大小的图像块的输入像素强度的元素，但只有 32 个表示元素。前馈连接为蓝色 W，反馈连接为红色 W^T。自上而下的预测，表示为 I^。...这是通过将每个 R^l 模块中的卷积集的数量从四个更改为三个来实现的 接下来，作者将图 7 中的 RBP 模型与原始 PredNet 3 层模型进行比较。两个模型都使用相同的 11 个模块。...两种模式都被限制在 R^l 模块中使用相同的输出通道。为了将这些模块组合在一起，要求 Rl^ 模块的输入通道数不同，E^1 和 E^2 模块以及连接它们的 A^l 和(A^l)^ 模块的通道数也不同。...所有指标都是在文献[3] 给出的基线控制条件下计算的，以便与神经网络性能指标进行比较。基线使用当前的视频帧作为下一帧的预测值。表 4 和表 5 分别给出两个实验的结果。

    63030

    数据库系统：2. 关系数据库

    笛卡尔积可以表示为一张二维表，表中的每行对应一个元组，表中的每一列的值来自一个域。...---- 基本关系的性质 ---- 列同质的（Homogeneous）每一列中的分量是同一类型的数据，来自同一个域。 不同的列可出自同一个域： 其中的每一列称为一个属性。...不同的属性要给予不同的属性名。 列的顺序无所谓(属性名打破有序性）。 任意两个元组不能完全相同（候选码不同）。 行的顺序无所谓，即行的次序可以任意交换。...[B] \} 自然连接（natural join）： 自然连接是一种特殊的等值连接： 两个关系中进行比较的分量必须是相同的属性组 在结果中把重复的属性列去掉 自然连接的含义： R 和 S 具有相同的属性组...R 中的 Y 与 S 中的 Y 可以有不同的属性名，但必须出自相同的域集。

    1.7K30

    【深度】机器学习如何帮助Youtube 实现高效转码？

    下面的曲线图展示了来自一段使用 H.264 作为编解码器的 720p 视频的两个数据块的峰值信噪比（PSNR，单位：dB每帧）。PSNR值越高，意味着图片（视频每帧）的质量越高；反之则图片质量越低。...这将导致每一个数据块的开端和结束拥有相似的质量，而且因为数据块很短，所以总体上不同数据块之间的差异也减少了。但即便如此，要实现这样的目标，就需要很多次的重复迭代。...而使用了大脑系统之后，如果仅使用你所上传的视频的特征，质量可以达到 65%；如果还使用一些来自非常快速低质量转码的特征，更是能超过 80%（虚线）。 但是，实际上看起来如何？...下面展示了来自一段 720p 视频的一些帧（从一辆赛车上拍摄）。上一列的两帧来自一个典型数据块的开始和结尾，可以看到第一帧的质量远差于最后一帧。...下一列的两帧来自上述的新型自动剪辑适应系统处理后的同一个数据块。两个结果视频的比特率为相同的 2.8 Mbps。可以看到，第一帧的质量已有了显著的提升，最后一帧看起来也更好了。

    1.4K50

    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    大多数数据科学家可能会赞扬Pandas进行数据准备的能力，但许多人可能无法利用所有这些能力。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...使用联接时，公共键列（类似于 合并中的right_on 和 left_on）必须命名为相同的名称。...包括df2的所有元素， 仅当其键是df2的键时才 包含df1的元素 。 “outer”：包括来自DataFrames所有元素，即使密钥不存在于其他的-缺少的元素被标记为NaN的。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。

    13.3K20

    Pandas可视化综合指南：手把手从零教你绘制数据图表

    整理 | 晓查 来自 | 量子位 数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。...最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。.../world-happiness-report-2019.csv’) df.head(3) 这个csv图标的内容是各个国家按照不同维度评价的幸福指数（数据下载地址见文末）： ?...数据帧中一些列的名称比较冗长，可以重命名使其更加简洁： df.rename(columns={“Country (region)”: “Country”, “Log of GDPper capita”:...此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。

    1.8K50

    CVPR 2020 夜间目标检测挑战赛冠军方案解读

    在 CVPR 2020 Workshop 举办的 NightOwls Detection Challenge 中，来自国内团队深兰科技的 DeepBlueAI 团队斩获了“单帧行人检测”和“多帧行人检测...Track 2: Pedestrian detection from multiple frames 该任务的要求与任务 1 相同，都是只检测行人，但是该任务允许使用当前帧以及所有先前帧 (N, N-1...对比度差异大，色彩信息少 这是由于收集数据主要来自于夜间环境所导致的必然结果，所以在进行数据增强的时候需要谨慎，不同增强方式会造成较大的影响。...该团队也尝试过其他的改进方式，但最终还是选择了实用性更强的 CBNet，该方法不用再额外担心预训练权重的问题。 该团队选择了性价比较高的双 backbone 模型结构。 3....在允许使用之前帧信息的赛道二中，该团队仅使用了一些简单的 IoU 信息。由于收集这个数据集的摄像头一直在移动，该团队之前在类似的数据集上使用过一些 SOTA 的方法，却没有取得好的效果。

    1.6K40

    CVPR2020 夜间目标检测挑战赛冠军方案解读

    Track 2: Pedestrian detection from multiple frames 该任务的要求与任务 1 相同，都是只检测行人，但是该任务允许使用当前帧以及所有先前帧 (N, N-1...对比度差异大，色彩信息少 这是由于收集数据主要来自于夜间环境所导致的必然结果，所以在进行数据增强的时候需要谨慎，不同增强方式会造成较大的影响。...不同的数据分布 该比赛的数据集涵盖了不同的城市和天气，之前常用的行人检测数据集一般未同时满足这两个条件。该数据具有多样性，且与常用数据集的数据分布存在较大差异。...该团队也尝试过其他的改进方式，但最终还是选择了实用性更强的 CBNet，该方法不用再额外担心预训练权重的问题。 ? 该团队选择了性价比较高的双 backbone 模型结构。 3. 数据增强 ?...在允许使用之前帧信息的赛道二中，该团队仅使用了一些简单的 IoU 信息。由于收集这个数据集的摄像头一直在移动，该团队之前在类似的数据集上使用过一些 SOTA 的方法，却没有取得好的效果。

    2.1K10

    论文简述 | Voxel Map for Visual SLAM

    .我们提出了一种体素图表示来有效地检索视觉SLAM的地图点.通过以光线投射方式对摄像机frustum进行采样来查询来自摄像机姿态的可见点,这可以使用有效的体素散列方法在恒定时间内完成.与关键帧相比,使用我们的方法检索的点在几何上保证落在摄像机的视野内....对于直接和基于特征的方法,跟踪过程的中心任务是找到2D-3D对应关系,在当前图像和地图中的观察之间(例如3D点).虽然不同类型的地图用于稠密的SLAM,但很少有人研究稀疏SLAM的替代地图表示.基于稀疏关键帧的方法使用来自附近关键帧的信息来将图像与地图点相关联...因此,我们认为使用关键帧对于跟踪过程中的数据关联并不是最佳的,尽管对不同的任务(即BA和点检索)使用一种通用的表示法是有诱惑力的.考虑到上述问题,SLAM的理想地图表示应该被设计用于高效、准确、几何感知的点检索....然后我们沿着一条平行于墙壁的线在10个位置查询地图(即获得可见的3D点).对于不同的地图尺寸,我们将墙的长度从100米增加到900米.为了确保地图点的密度相同,地图点从1000增加到9000.我们建立了两种不同的地图表示...4 结论 本文针对稀疏SLAM提出了一种可扩展的几何感知体素图,旨在跟踪过程中替代关键帧进行数据关联.地图被组织在体素中,并且每个体素可以在恒定的时间内使用其位置上的散列函数来访问.使用体素哈希方法,通过在恒定时间内对摄像机平截头体进行采样

    1.3K20
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