声明：转载本文请联系本文作者三维点云是最重要的三维数据表达方式之一，SLAM、三维重建、机器人感知等多个领域，点云都是最简单、最普通的表达方式。三维点云处理在学习中需要参考大量的论文资料文献，但在众多的论文中，有哪些论文是必读的呢？
3D人体姿态估计是根据给定的人的图像，产生对应图像具有3D立体空间感的姿态的任务。该任务明显比二维姿态估计更困难，在过去的几年里，该领域有很多令人兴奋的发展。该论文集共收录129篇论文，最高引用数是992，来自马克斯普朗克信息学研究所的GerardPons-Moll在该领域发表了7篇论…
大盘点｜卷积神经网络必读的100篇经典论文，包含检测/识别/分类/分割多个领域,极市视觉算法开发者社区,旨在为视觉算法开发者提供高质量视觉前沿学术理论,技术干货分享,结识同业伙伴,协同翻译国外视觉算法干货,分享视觉算法应用的平台
在AMiner推出的“云机器人”必读论文专题中，通过“一键综述”、“智能论文精读”等工具，可以有效帮助科研人员高效阅读这些论文。.以下推荐该领域的引用量较高的10篇论文，帮助你快速了解云机器人最新的研究概况。.随着新的低成本3D传感硬件（例如...
语义分割是计算机视觉中的基本任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别，「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的。例如，我们可能需要区分图像中属于汽车的所有像素，并把这些…
按照这100篇经典论文的被引用量，我们挑选了其中的TOP10作简单评述。.1.FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation（CVPR2015）.引用量：13136.论文作者：JonathanLong，EvanShelhamer，TrevorDarrell.作者单位：UCBerkeley.本篇论文是神经网络大神JonathanLong与他的博士同学...
GNN的种类太多，万变不离其宗，.@Houye.有一篇interpretingandunifyingGNN的文章，总结了一下GNN的各类变体的差异区别等等.还有不少scalableGNN的文章，这里不列举了.还有一些尝试deepgnn的文章.对比学习（虽然理论上skip-gram也是一种对比学习）：.DGIdeepgraphinfomax...
同时，YOLO也是计算机视觉领域和各大比赛常用的基本算法之一。.为了帮助大家在复现YOLO的过程中少走弯路、少踩坑，深度之眼重磅推出目标检测YOLO复现论文体验课：.如果你觉得一篇不够，这里还有目标检测精讲班十篇必读论文：.上面的课程只是我们Paper...
【每周CV论文推荐】初学活体检测与伪造人脸检测必读的文章欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
12篇论文看尽深度学习目标检测史极市导读本文梳理了目标检测领域2013年至2019年的12篇必读论文，为希望学习相关知识的新手提供了很好的入门路径。同时，作者还提供了一个附加论文列表。作为拓展阅读的内容，它们或为目标检测提供了新的视角，或...
本文收集了CVPR2020关于目标检测相关论文和算法,自动驾驶依然热门,所以带动着3D目标检测论文居多,当然2D目标检测依旧热门,神经架构搜索也开始在应用与目标检测,样本少和跨域的研究...
论文地址:源码地址:16.Joint3DInstanceSegmentationandObjectDetectionforAutonomousDriving17.PV-RCNN:Point-VoxelFeatureSetAbstractionfor3DObjectDetection...
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AccurateMonocular3DObjectDetectionviaColor-Embedded3DReconstructionforAutonomousDriving文章贡献提出了一种单目3D目标检测的新框架,它将2D图像转换为3D点云,并且有效...
CVPR2020论文介绍:3D目标检测高效算法CVPR2020:StructureAwareSingle-Stage3DObjectDetectionfromPointCloud随着CVPR2020入选论文的曝光,一篇关于自动驾驶的文章被录...
另一个3D世界如果你看过精美的3D建筑效果图、复杂的好莱坞科幻片,你就会发现他们对玻璃材质、液体的渲染处理远远超越我们日常玩的3D游戏。这是因为他们都采用了...
作者提出了FPS采样方式的缺点,当输入点云场景中,前景目标的点数十分稀少,或者说,前景背景样本点数分布不均衡时,FPS这种只是基于欧式空间距离的采样的方式,很难较为理想的做下采样处理,而在本论文...
为此,这期小编为大家奉上AAAI2021必读的五篇3D视觉目标学习相关论文——增量式3D目标学习、几何解纠缠表示、鲁棒3D形状表示、3D点云检测、高性能基于Voxel3D...
其中的光线算法和辐射度算法是基于静态场景的,也就是说他们需要非常大的计算量,想在当今的硬件条件下利用这两种算法做出实时性的3D交互界面,那是非常困难...
其他的资源包括每年的SIGGRAPH论文ResourceforComputerGraphics这里的图形学资源十分丰富我想说有时候...