개방형 어휘 범주 수준 9D 객체 자세 및 크기 추정
주어진 텍스트 설명을 바탕으로 관찰된 장면 이미지에서 대상 객체의 위치, 방향 및 크기를 예측하는 새로운 문제를 다룹니다.
신경망 기반 명시적 밀집 의미 SLAM 프레임워크: 3D 가우시안 스플래팅을 활용한 강건한 3D 의미 매핑, 정확한 카메라 추적 및 고품질 렌더링
NEDS-SLAM은 3D 가우시안 표현을 기반으로 하는 명시적 밀집 의미 SLAM 시스템으로, 강건한 3D 의미 매핑, 정확한 카메라 추적 및 실시간 고품질 렌더링을 가능하게 합니다.
극한 조건에서의 안정적인 키포인트 탐지 및 추적을 위한 이미지 프레임과 이벤트 데이터의 융합
이미지 프레임과 이벤트 데이터의 상호보완적인 특성을 활용하여 극한 조건에서도 안정적이고 반복 가능한 키포인트 탐지 및 추적을 달성한다.
극한 조건에서의 안정적인 키포인트 탐지 및 추적을 위한 이미지 프레임과 이벤트 데이터의 융합
극한 조건에서 이미지 프레임과 이벤트 데이터를 융합하여 안정적이고 반복 가능한 키포인트 탐지 및 추적을 달성한다.
극한 조건에서의 안정적인 키포인트 탐지 및 추적을 위한 이미지 프레임과 이벤트 데이터의 융합
극한 조건에서 이미지 프레임과 이벤트 데이터를 융합하여 안정적이고 반복 가능한 키포인트 탐지 및 추적을 달성한다.
실시간 단일 카메라 포즈 추정을 위한 Plenoxels 환경에서의 밀집 포즈 추정
Plenoxels 환경에서 단일 RGB 카메라 입력을 사용하여 6자유도 카메라 포즈를 효율적으로 추정하는 DPPE 알고리즘을 제안한다.
수중 환경에서 향상된 이미지 기반 자세 회귀 모델
이 연구는 수중 환경에서 단일 RGB 이미지로부터 6자유도 자세를 추정하는 향상된 모델을 제안합니다. 시뮬레이터 데이터와 실제 수조 데이터에서 우수한 성능을 보였으며, 특히 LSTM 기반 모델이 더 나은 결과를 달성했습니다.
6-DoF 물체 포즈 추정을 위한 다중 스케일 잔차 상관 네트워크
단일 RGB 이미지에서 3D 물체 모델을 이용하여 6-DoF 물체 포즈를 직접 추정하는 단일 단계 접근법을 제안한다. 분류와 회귀 단계를 순차적으로 학습하며, 두 단계 사이의 다중 스케일 잔차 상관 레이어를 통해 분류 결과를 회귀 단계에 효과적으로 전달한다.
실시간 3D 손 메쉬 복원을 위한 이벤트 스트림과 RGB 프레임의 상호보완적 활용
이벤트 카메라와 RGB 카메라의 상호보완적 활용을 통해 다양한 조명 환경과 빠른 움직임 상황에서도 강건한 3D 손 메쉬 복원을 달성할 수 있다.
