Monocular
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (5)
Qualitative Results如下图所示: ......
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (3)
损失函数分为3种类型: (1) 对于热力图,用以下的Focal Loss计算: (2) 对于深度,采用Laplacian aleatoric uncertainty loss function for depth计算: (3) 对于尺寸采用L1 Loss计算: ......
MonoNeRF: Learning Generalizable NeRFs from Monocular Videos without Camera Poses
1. 论文简介 论文题目：MonoNeRF: Learning Generalizable NeRFs from Monocular Videos without Camera Poses Paper地址：chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefind ......
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (2)
Feature backbone采用DLA,输入维度为3×H×W的RGB图,得到维度D×h×w的特征图F,然后将特征图送入几个轻量级regression heads,2D bouding boxes的中心特征图用下面的模块得到: 其中AN是Attentive Normalization.用公式表示: ......
Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection(1)
MonoCon的网络结构和MonoDLE几乎一样,只是添加了辅助学习(Auxiliary Learning, AL)模块. 网络结构如上图所示,对于3D目标检测来说,预测2D框是没有必要的,但是MonoCon在训练阶段仍然计算了2D框的损失函数,但是在推理的时候,并不会预测2D框,这就是所谓的辅助学 ......
Online Temporal Calibration for Monocular Visual-Inertial Systems
摘要： 准确的状态估计是各种智能应用的基本模块，例如机器人导航、自动驾驶、虚拟和增强现实。近年来，视觉和惯性融合是一种流行的技术，用于6自由度状态估计。不同传感器测量记录的时间点对于系统的鲁棒性和准确性非常重要。实际上，每个传感器的时间戳通常会受到触发和传输延迟的影响，导致不同传感器之间存在时间错位 ......
VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator-翻译
摘要：本文介绍了一种单目视觉惯性系统（VINS），用于在各种环境中进行状态估计。单目相机和低成本惯性测量单元(IMU)构成了六自由度状态估计的最小传感器套件。我们的算法通过有界滑动窗口迭代地优化视觉和惯性测量，以实现精确的状态估计。视觉结构是通过滑动窗口中的关键帧来维护的，而惯性度量则是通过关键帧之 ......