文章目录前言一、Richpedia: A Comprehensive Multi-modal Knowledge Graph1.整体构造方法2.发现实体之间关系的方法3.实体关系的类别4.感悟二、Multi-modal Knowledge-aware Event Memory Network for Social Media Rumor Detection1.整体构造方法2.多模态融合方法3.感
本文是一篇关于3D目标检测中多模态融合方法的综述，总结了多模态融合的难点和现有研究中的一些方法。
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2021-07-19 13:41:10
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0前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述，主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中，笔者已经介绍到了多模态融合的含义是将多种传感器数据融合。在3D目标检测中，目前大都是将lidar和image信息做融合。在上一篇文章中，笔者介绍到了目前主要的几种融合方法，即early-fusion,deep-fusion和l
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2022-10-05 10:19:26
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在元宇宙全球盛行的背景下，第二届BEYOND国际科技创新博览会上，可盐可甜的18岁高情商少女上古玄儿凭借可爱的甜妹形象在展区脱颖而出，上古玄儿除了聊天，还擅长歌舞，一秒切换场景等，极大的满足了新世代对元宇宙的进阶需求。随着科技的发展，AI虚拟主播、虚拟员工、虚拟导航员轮番上岗，逐渐成为元宇宙与人工智能两大领域的热门技术赛道。虚拟人主要依靠多模态技术，通过越来越多元的形象定制和舒适的交互体验，逐渐转
在电影《阿凡达》中，科学家制造出一个克隆 Na'vi 人，并让人类的意识进驻其中，使其得以识别人类的脑波信号，人们利用自己的脑电波就可以完成对它的操纵。在《碟中谍 5：神秘国度》电影中，Benji 必须通过一个检验姿态的通道来验证身份，从而可以进入配合 Ethan 的行动。这样一系列的脑波与步态识别的电影场景既映照着人类对科技与未来的美好想象，也成为我们对科技的进一步尝试与探索的方向之一。由新南威
作者丨柒柒@知乎编辑丨3D视觉工坊这篇文章主要是梳理一下近期3D Detection的进展，分类列举出一些我认为的比较重要的、有代表性的工作。论文总结（一）主要讲解基于激光雷达点云的3D检测方法(LiDAR only)https://zhuanlan.zhihu.com/p/436452723此篇论文总结（二）主要讲解基于多模态融合的3D检测方法（LiDAR+RGB），欢迎补充指正。一、论
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2022-09-27 15:13:08
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CVPR 2019的文章出来了，今天聊聊双目的3D object detection。这是一篇来自DJI与港科大合作的文章《Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving》，作者分别是Peiliang Li，陈晓智(DJI，MV3D的作者)和港科大的Shaojie Shen老师。论文链接:https://arxiv.org
文章：CLOCs: Camera-LiDAR Object Candidates Fusion for 3D Object Detection论文地址：在公众号「3D视觉工坊」，后台回复「Late-Fusion」，即可直接下载。0 前言目前很多3D目标检测的工作都朝着多模态融合的方向发展，即是不仅仅使用单张图像或者仅仅使用点云做3D目标检测任务，而是在融合这两种传感器信息上作出一定的探索，今天笔者
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2022-10-05 10:20:02
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在模型的输入阶段就开始融合不同来源的数据，通常通过直接结合不同模态的特征向量来进行。
王亚核刊名称：计算机应用研究1、解决的问题：之前的算法只能融合特定模态的融合，本文提出了更具普适性的框架，可以综合不同模态的融合。2、摘要：基于深度学习模型研究了多模态融合的特征描述，在训练时使用新的相关性损失函数进行训练优化，以此提取出更加稳健的特征向量。从各个模态学习到的特征向量在训练步骤中相互指导以获得更稳健的特征表示。 首先，提取每个三维模型的三个模态特征。点云模态提描述结构信息
2D与3D区别3D目标检测面临更多的挑战，主要的体现在不仅要找到物体在图像中出现的位置，还需要反投影到实际3D中获得空间中准确位置，需要进行绝对的尺寸估计。现代自动驾驶汽车通常配备多个传感器，如激光雷达和摄像头。激光雷达的优点是可直接获取空间目标的三维信息，且该深度信息精度较高，缺点价格稍贵；相机的优点是可以保存更详细的语义信息，缺点是需要正确计算图像点与三维点的对应关系。
作者丨花椒壳壳@知乎编辑丨3D视觉工坊论文标题：DeepFusion: Lidar-Camera Deep Fusion for Multi-Modal 3D Object Detection作者单位：约翰霍普金斯大学，谷歌论文：https://arxiv.org/abs/2203.08195v1代码：https://github.com/tensorflow/lingvo/tre
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2022-07-29 06:32:43
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多模态信息融合研究了一段时间的多模态，作为本科生研究略浅，论文看的不多，这里只是写一下自己的思考。 起因是做FND的工作，Fake News Detecion 看了相关工作后，也算是接触到了一些多模态核心的内容，特此总结。因为作者论文看的不多，文章的想法和叙述可能借鉴前辈。 感觉研究多模态方向关注于文本 + 图像 预训练模型，比如 VILBERT, LXMERT,VLP 等，这些方法大都通过ber
主要工作为了弥合2D图像和3D空间之间的差距，在平面扫描体中建立立体对应关系，然后将其转换为3DGV（3D geometric volume），以便能够对3D几何体和语义线索进行编码，并能在世界坐标系中进行目标检测。设计了一条端到端的pipeline，用于提取像素级特征以进行立体匹配，并提取高级特征以进行对象识别。所提出的网络联合估计场景深度和目标检测，实现了许多实际应用。3DGV：3DGV定义在
Pseudo-LiDAR 简介来自康奈尔大学的"Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving". 主要探讨了为什么Image-based 3D Perception与LiDAR-based 3D Perception之间存在
本文是根据github上的开源项目：https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet整理而来，在此表示感谢，强烈推荐大家去关注。使用的预训练模型也为此项目中提供的模型，不过此项目已更新为v0.2版，与本文中代码略有不同。本文实现的3D目标检测算法是PointPillars，论文地址为：https://arxiv.org/abs/1812.05784，使用的激光雷达点
0 安装ffmpegsudo add-apt-repository ppa:kirillshkrogalev/ffmpeg-next sudo apt-get update sudo apt-get install ffmpeg视频抽成图片：ffmpeg -i output-processed.avi -q:v 2 -f image2 frame_%06d.jpg
（注：上述代码中，
-i
https://arxiv.org/pdf/2106.12735.pdf1.引言1.1 单一传感器3D目标检测 基于图像的3D目标检测。低费用换来满意的性能。但存在遮挡、高计算成本、易受极端天气影响等问题。 基于
自动驾驶深度多模态目标检测和语义分割:数据集、方法和挑战原文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.07830.pdfDeep Multi-Modal Object Detection and Semantic Segmentation for Autonomous Driving: Datasets, Methods, and Challenges摘要深度学习推动了自动驾驶感
【摘要】 很多多模态任务，都需要融合两个模态的特征。特征融合即输入两个模态的特征向量，输出融合后的向量。最常用的方法是拼接（concatenation）、按位乘（element-wise product）、按位加（element-wise sum）。MCB的作者认为这些简单的操作效果不如外积（outer product），不足以建模两个模态间的复杂关系。但外积计算存在复杂度过高的问题。Mult...
原创
2021-05-27 23:00:09
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