09 2024 档案
摘要：SEA-RAFT: Simple, Efficient, Accurate RAFT for Optical FlowYihan Wang, Lahav Lipson, and Jia Deng 一种比RAFT更简单、有效、准确率高的光流算法，比起来RAFT， sea-raft训练时用了一种新的lo
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摘要：A Survey on Self-supervised Learning: Algorithms, Applications, and Future TrendsJie Gui, Senior Member, IEEE, Tuo Chen, Jing 自监督学习，在google scholar上检索
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摘要：self supervised learning 自监督学习，按照机器学习中传统分类方法，监督学习，无监督学习，强化学习，有些还会有半监督学习等。 监督学习，以计算机视觉领域中最简单的任务为例，给你一张只有一只狗的图，让你说这图是什么，你肯定说是狗。那么在计算机视觉任务重，给这图打的标签一般就是do
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摘要：paper Metric3D v2: A Versatile Monocular Geometric Foundation Model for Zero-shot Metric Depth and Surface Normal Estimation 作者 Mu Hu1∗, Wei Yin2∗†, C
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摘要：我一直好奇的是为啥要做这个？ 排了好多照片，然后重建一下，既然都拍照片了，就不能录像吗？为啥要做3d重建呢？
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摘要：最近在开始新的领域，三维重建，其实是想做adas领域的4d label相关的工作。无奈啊，对computer graphics的东西，我一向很排斥，然后现在不得已要面对了。 首先推荐一本书，Multiple View Geometry in Computer Vision (Second Editi
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摘要：最近在看4dlable的生成工作。 涉及到渲染，computer graphic的东西，好多新东西，mark一下，回头来补。 先记录一下很多地方出现的烦人的麻烦。 1.首先是pymeshlab，这个第三方库目前官方明确表示没有验证过conda环境的安装，建议在conda外部安装，外部安装是可以成功的
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摘要：最近读一些端到端的文章，发现一个问题，现在所谓的端到端，其实远远没有端到端。 从最开始的传感器端到端，这样做有两个好处，1.把跟踪和检测合为一体。2.把后处理的很多tricks拿到模型上来做了，感知模型实际输出就是物体的世界坐标位置。这种文章又分两个大方向，一个是密集dense类型的，比如bevfo
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摘要：在工作过程中，我们训练模型时，到底是哪些因素影响最大？模型深度，模型宽度，head个数，head深度，输入大小，输出大小等等。 在工业界中，基于深度学习的检测模型尤其应用广泛。今年由于工作变动，接触了各种不同的项目和模型。发现一个规律，模型可以很小，但是数据量很大时，一样能提高效果。同时输入尺寸变大
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