CV最新论文|4月3日 arXiv更新论文合集

AlphaInvariance:OnInverseScalingBetweenDistanceandVolumeDensityinNeuralRadianceFieldsAlpha不变性：关于神经辐射场中距离和体积密度之间的反向缩放摘要：3D场景维度中的尺度模糊性导致神经辐射场中体积密度的量级模糊性，即当场景大小减半时，密度增加一倍，反之亦然。我们称此属性为阿尔法不变性...

...Pose Regression方法的方方面面|regression|高斯|integral|...

另一方面,论文也对Detection-based方法监督时,用不同的渲染高斯热图进行了实验,发现时模型可以取得最优,这应该说明,在这个时候高斯分布跟数据真实分布之间的差异是最小的:这里我其实在想,如果用基于RLE学到的数据真实分布来渲染TargetHeatmap,是不是可以取得比当前基于高斯热图更好的性能,以及不同sigma下的拉普拉...

ICCV 2021 Oral | 姿态估计——零基础看懂RLE

从结果上讲,该论文也交出了一份令人满意的答卷:有史以来第一次,回归关节坐标的方法比高斯热图方法取得了更好的效果,而且,回归方法还能保持更快、更轻。(Forthefirsttime,regressionbasedmethodsachievesuperiorperformancetotheheatmap-basedmethods,andit'smorecomputationandstorageefficien...

干货| 轻量级姿态估计技巧总结(附多篇实操)

编码过程:GT在缩小后,渲染得到的高斯热图是有误差的解码过程:预测的heatmap在还原到原始分辨率后,得到的坐标是有误差的对于第二种误差,已经有人总结过一个标准过程,即将预测的坐标,由最大响应点向第二大响应点的方向,移动0.25个像素。只是这样的一个手工设计的偏移补救措施,就能带来极大的性能提升。本文假设预...

腾讯AI Lab 解读19篇 ECCV 2018 入选论文

基于深度回归的目标跟踪算法,通常在目标周围的上下文区域中利用一个高斯热图(图1b)来训练一个正比于目标尺寸的卷积层作为跟踪器。在这个训练过程中,卷积核采用密集滑窗的方式产生样本(图1a所示)。这样导致大量冗余的易分样本(图1d所示),进而导致训练样本的不平衡问题。

儿童手表辐射测试:接通电话瞬间会翻倍

首先将检测仪靠近一款儿童手表,从20厘米慢慢接近到10厘米,仪器上并没有数据变化,显示为0(www.e993.com)2024年11月13日。当检测仪贴近手表的周围移动测量,瞬时数据为0.3、1.1、1.6mG(毫高斯)。将仪器与手表固定距离为2厘米,用手机拨打这部手表,接通瞬间防辐射检测仪上显示为7mG(毫高斯),此次数据达到峰值,通话后数字又立马下降。

国际奥委会资深委员要求台北配合圣火传递

针对北京奥运圣火传递台湾路线引发的争议,国际奥委会澳洲籍资深委员高斯伯(KevanGosper)日前语气强硬地向国际媒体发声,公开警告代表台湾的中华台北奥委会,倘若台北不配合国际奥委会与大陆所安排的圣火传递路线,“就退出国际奥委会(getoutofthecommittee)。”...