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Canonical 3D Deformer Maps: Unifying parametric and non-parametric methods for dense weakly-supervised category reconstruction
We propose the Canonical 3D Deformer Map, a new representation of the 3D
shape of common object categories that can be learned from a collection of 2D
images of independent objects. Our method builds in a novel way on concepts
from parametric deformation models, non-parametric 3D reconstruction, and
canonical embeddings, combining their individual advantages. In particular, it
learns to associate each image pixel with a deformation model of the
corresponding 3D object point which is canonical, i.e. intrinsic to the
identity of the point and shared across objects of the category. The result is
a method that, given only sparse 2D supervision at training time, can, at test
time, reconstruct the 3D shape and texture of objects from single views, while
establishing meaningful dense correspondences between object instances. It also
achieves state-of-the-art results in dense 3D reconstruction on public
in-the-wild datasets of faces, cars, and birds.Comment: Published at NeurIPS 202
Traffic Scene Perception for Automated Driving with Top-View Grid Maps
Ein automatisiertes Fahrzeug muss sichere, sinnvolle und schnelle Entscheidungen auf Basis seiner Umgebung treffen.
Dies benötigt ein genaues und recheneffizientes Modell der Verkehrsumgebung.
Mit diesem Umfeldmodell sollen Messungen verschiedener Sensoren fusioniert, gefiltert und nachfolgenden Teilsysteme als kompakte, aber aussagekräftige Information bereitgestellt werden.
Diese Arbeit befasst sich mit der Modellierung der Verkehrsszene auf Basis von Top-View Grid Maps.
Im Vergleich zu anderen Umfeldmodellen ermöglichen sie eine frühe Fusion von Distanzmessungen aus verschiedenen Quellen mit geringem Rechenaufwand sowie eine explizite Modellierung von Freiraum.
Nach der Vorstellung eines Verfahrens zur Bodenoberflächenschätzung, das die Grundlage der Top-View Modellierung darstellt, werden Methoden zur Belegungs- und Elevationskartierung für Grid Maps auf Basis von mehreren, verrauschten, teilweise widersprüchlichen oder fehlenden Distanzmessungen behandelt.
Auf der resultierenden, sensorunabhängigen Repräsentation werden anschließend Modelle zur Detektion von Verkehrsteilnehmern sowie zur Schätzung von Szenenfluss, Odometrie und Tracking-Merkmalen untersucht.
Untersuchungen auf öffentlich verfügbaren Datensätzen und einem Realfahrzeug zeigen, dass Top-View Grid Maps durch on-board LiDAR Sensorik geschätzt und verlässlich sicherheitskritische Umgebungsinformationen wie Beobachtbarkeit und Befahrbarkeit abgeleitet werden können.
Schließlich werden Verkehrsteilnehmer als orientierte Bounding Boxen mit semantischen Klassen, Geschwindigkeiten und Tracking-Merkmalen aus einem gemeinsamen Modell zur Objektdetektion und Flussschätzung auf Basis der Top-View Grid Maps bestimmt
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