1.佳能正品验证：http://www.canon.com.cn/support/authenticity/index.html 2.没有存储卡可不可以拍照可以拍照，但是保存不了
原创
2023-06-04 00:24:29
27阅读
最近看了几篇6D姿态估计的文章，对他们做个分类。 6D姿态估计做的就是估计出物体相对于相机的姿态，比如translation,rotation. 6D姿态估计就是估计出物体相对于相机的姿态。他们有几种分类方式1 实现方式分：1）vote 估计方式 2）keypoint方式 3）latent space方式。2 问题设置分：1） seen object pose estimation； 2） uns
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2024-03-21 07:31:34
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「计算机视觉工坊」，该公众号重点在于介绍深度学习、智能驾驶等领域，一个小众的公众号。论文题目：Single-Stage 6D Object Pose Estimation论文地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「6D姿态估计」，即可直接下载。摘要: 最新的6D姿态估计框架首先依靠深度网络在3D对象关键点和2D图像位置之间建立对应关系，然后使用基于RANSAC的Perspec
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2022-10-05 19:29:42
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题意：有一串数字，每一次你可以使一个数字减少a，使相邻两个数字减少b，只能操作2-n-1次思路：直接暴力DFS一波...#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int ans=1e9,h[15],n,a,b;
vector<int> T,T2;
void dfs(int x,int times)
{
if(time
原创
2023-06-09 18:18:43
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可以看到%06d的作用是，不足6位，以0补齐，超过6位，按照原有的变量值显示
原创
2022-07-04 18:02:35
237阅读
前言最近读取了一些针对Corresponding-based方法的6D姿态识别paper，在这里分享下思路。1、AprilTags 3D: Dynamic Fiducial Markers for Robust Pose Estimation in Highly Reflective Environments and Indirect Communication in Swarm Rob
原创
2022-09-30 11:17:15
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1. 引言1.1 论文的问题描述输入一张图片，6D Pose Estimation这个问题的目标是检测出物体在3D空间中的位置和姿态。随着计算机视觉算法的提升，对3D空间中物体状态的检测越来越受关注。在2018 ECCV上，最佳论文奖也授予给了6D Pose Estimation领域的论文。通过感知图片中物体的状态，可以提高计算机对这个世界的认知，从而有诸多应用，比如机器抓取，物流仓库无人运输，A
目录? Cinemachine的基础组件1️⃣ Brain2️⃣ VCam? Cinemachine的基础功能1️⃣ FreeLookCamera2️⃣ StateDrivenCamera3️⃣ ClearShotCamera4️⃣ DollyCameraWithTrack5️⃣ TargetGroupCamera6️⃣ 2DCamera? Cinemachine的基础组件Cinemachine两
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2024-05-14 20:36:45
12阅读
1.Category-level 6D Object Pose Recovery in Depth Images作者在深度模态的背景下，解决类别级的物体6D位姿估计问题，并引入了一种新的基于部件的架构。这种架构适应了因形状差异引起的分布偏移，并消除了纹理、光照、位姿等的变化，作者称其为“固有结构适配器（ISA）”。根据以下3个条件来设计ISA：1）为了定义类别级6D位姿，作者提出了“语义选择中心（
原创
2022-09-30 11:40:10
493阅读
题目链接：点击打开链接
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
#define N 110
#define ll int
ll n, a, b;
ll h[N];
vectorG,ans;
voi
原创
2021-08-13 13:51:13
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前言除了对应点方式，还可以将点云将与整个形状对齐，获得6D姿态。通常，首先进行粗配准以提供初始对准，然后进行密集配准方法，如迭代最近点（ICP），以获得最终的6D姿态。针对点云方式，挑选了一些相关的paper，在这里做下基本思想分享。1、Go-ICP: A Globally Optimal Solution to 3D ICP Point-Set Registration迭代最近点（ICP）算法是
原创
2022-09-30 11:18:23
658阅读
激光跟踪仪基于激光干涉和测距原理，能测量大型目标物，具有高精度、高速度和非接触式测量等优势。它在工业制造领域有广泛应用，如汽车制造和航空航天制造。技术创新与发展趋势主要体现在精度和稳定性提升、应用领域扩大、可靠性和稳定性改进以及自动化应用推进。
原创
2024-02-18 16:40:25
105阅读
本文承接上一篇——大盘点|6D姿态估计算法汇总10、PoseNet: A Convolutional Network for Real-Time 6-DOF Camera Relocalization
论文链接：https://arxiv.org/abs/1505.07427代码链接：http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/relocalisation/
原创
2022-09-30 09:29:18
422阅读
论文题目：HybridPose: 6D Object Pose Estimation under Hybrid Representations论文地址：在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「6D对象姿态估计」，即可直接下载。摘要：本文介绍了HybridPose，这是一种新颖的6D对象姿态估计方法。HybridPose利用混合中间表示在输入图像中表达不同的几何信息，包括关键点，边缘矢量和对称对应关系。
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2022-10-05 11:17:55
45阅读
1、DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion (CVPR2019)原文链接：https://arxiv.org/abs/1901.04780代码链接：https://github.com/j96w/DenseFusion主要思想：用于从RGB-D图像中估计一组已知对象的6D位姿，分别处理两个数据源，并使用一种新
原创
2022-10-06 08:46:18
781阅读
【选择5D3的言论】尽管佳能使用了1位数命名，但我认为6D与5D2
原创
2022-08-19 21:31:00
436阅读
写在前面感谢「3D视觉从入门到精通」知识星球嘉宾王谷博士为我们带来的主题为单目6D物体姿态估计算法视频讲解，星球成员可免费观看学习。备注：王谷博士，清华大学自动化系BBNC Lab在读博士生，导师为季向阳教授，主要研究方向为基于深度学习的6D物体姿态估计，相关研究成果曾发表于ECCV, ICCV, CVPR及IJCV等会议和期刊。这里赠送给大家一张优惠券，限时可用，有需要者自取。附课件：
原创
2022-10-11 23:17:20
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本文盘点ECCV 2020 中所有与物体6D位姿估计（6D Object Pose Estimation）相关的论文，总计 5 篇。这 5 项工作均有视频演示，可让我们更直观了解这些工作。[1]. Self6D: Self-Supervised Monocular 6D Object Pose Estimation作者 | Gu Wang, Fabian Manhardt, Jianzhun S
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2022-10-05 19:37:49
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作者丨丁洪凯@知乎编辑丨3D视觉工坊一、论文解读论文： Drost et al. Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition. CVPR, 2010.http://campar.in.tum.de/pub/drost2010CVPR/drost2010CVPR.pdfModel
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2023-01-01 11:48:53
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4篇含代码，每篇文章均有视频演示
原创
2021-07-16 14:40:31
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