matlab分时代码可扩展的实时和一击多通检测
本文开发并评估了一种几何驱动的方法,该方法允许以可伸缩和多实例的方式来检测能力。
就像Gibson对直接和经济感知的观点一样,我们的方法几乎不需要监督,其计算简单易懂,并且与语义无关。
所提出的方法是在合成数据(即模拟)上使用单个交互示例进行训练的,但无需进一步训练就能够推广到以前未知的RGB-D场景。
此外,我们对几何信息的使用不仅允许检测环境中所能提供的位置,而且还能够检测其所能提供的位置,即对象姿势。
我们展示了在室内环境(例如厨房和办公室)中以高帧速率同时预测的数十种可负担能力(80多种)的结果。
我们的评估显示出很高的精确度,并且该算法的预测与众包的人工验证非常吻合。
你可以找到论文。
引文
如果您发现我们的工作对您的研究有用,请考虑引用:
@article{ruiz2018scalable,
title={Scalable
Real-Time
and
One-Shot
Multiple-Affordance
Detection},
author={Ruiz,
Eduardo
and
Mayol-Cuevas,
Walterio
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