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自动驾驶的单视图和多视图深度的自适应融合
来自图像的深度估计是具有广泛应用的计算机视觉中的一个长期问题。对于基于视觉的自动驾驶系统，感知深度是理解道路对象和建模3D环境图的相关性的不可或缺的模块。由于深度神经网络用于求解各种视觉概率，因此基于CNN的方法[2-5，13，39 - 42，44，44，46，48，52]主导了各种深度基准。根据输入格式，它们主要将其分为多视图深度估计[3，13，23，26，44，45，51，53]和单视深度估计[14 - 16，19，37，38]。多视图方法估计深度的假设，即给定的深度，相机校准和摄像头姿势，这些像素应相似。他们依靠表现几何形状来三角形高质量深度。但是，多视图方法的准确性和鲁棒性在很大程度上依赖于相机的几何配置以及视图之间匹配的对应关系。首先，需要足够翻译相机以进行三角度。在自主驾驶的情况下，汽车可能会停在交通信号灯处或不移动而不移动，这会导致故障三角剖分。此外，多视图方法遭受动态对象和无动电区域的影响，它们在自动驱动方案中无处不在。另一个问题是对移动车辆的施加优化。在存在的大满贯方法中不可避免地噪声，更不用说具有挑战性和可取的情况了。具体来说，我们提出了一个两个分支网络，即例如，一辆机器人或自动驾驶汽车可以在不重新校准的情况下部署多年，原因是嘈杂的姿势。相比之下，作为单视图方法[14 - 16，19，37，38]依赖于对场景的语义理解和透视投影提示，它们对无纹理区域，动态对象，而不是依赖相机姿势更为易用。但是，由于规模歧义，其性能仍然远非多视图方法。在这里，我们倾向于考虑是否可以很好地结合两种方法的好处，以实现自主驾驶场景中的稳健和准确的单眼视频深度估计。尽管已经在先前的工作中探索了基于融合的系统[1，9]，但他们都假定了理想的相机姿势。结果是融合系统的性能甚至比单视深度估计的噪声姿势还差。为了解决这个问题，我们提出了一个新型的自适应融合网络，以利用多视图和单视图方法的优势，并减轻其缺点，以保持高度的精度，并在噪声姿势下提高系统的影响力。一个靶向单眼深度提示，而另一个则利用多视图几何形状。两个分支都预测了深度图和置信图。补充语义提示和边缘细节在多视图分支的成本汇总中丢失了
Eschernet：可扩展视图合成的生成模型
人类的视野。这种能力不仅对于诸如对象操纵和导航之类的实践日常任务至关重要，而且在培养人类创造力方面起着关键作用，使我们能够以深度，幽默感和沉浸感进行设想和制作对象。在本文中，我们重新审视了视图综合问题并提出：我们如何学习一般的3D表示以促进可扩展的视图综合？我们试图从以下两个观察结果中调查这个问题：i）到目前为止，目前的最新进展主要集中在训练速度和/或提高效率上[12，18，18，31，48]。值得注意的是，这些进步都共同依赖于体积渲染以进行场景优化。因此，所有这些视图合成方法固有地是场景特定的，再加上全局3D空间坐标。相比之下，我们主张一个范式移动，其中3D表示仅依赖场景颜色和几何形状，学习隐式表示无需地面真相3D几何形状，同时也从任何特定坐标系统中具有重要的独立性。这种区别对于实现可扩展性至关重要，以超越场景指编码所施加的约束。ii）本质上，视图合成更适合作为有条件的生成建模问题，类似于生成图像中的图像[25，60]。随着可用信息的增加，生成的场景变得更加限制，逐渐收敛于地面真相表示。仅给出一组稀疏的参考视图时，所需的模型应提供多个合理的预测，并利用生成表述中的固有随机性，并从自然图像统计信息和从其他图像和对象中学到的语义先验中获取见解。值得注意的是，现有的3D生成模型通常仅支持单个参考视图[20 - 23，44]。我们认为，更理想的生成配方应具有不同级别的输入信息。在这些见解的基础上，我们引入了Eschernet，这是一种图像到图像的条件扩散模型，用于视图合成。Eschernet利用了使用Dot-Product自我注意力的变压器体系结构[51]，以捕获参考对目标和目标对目标视图一致性之间的复杂关系。Eschernet中的一个关键创新是相机位置编码（CAPE）的设计，专门代表4个DOF（以对象）和6个DOF相机姿势。这种编码的速率空间结构进入令牌，使模型能够仅基于其相对摄像机的转换来计算查询和密钥之间的自我注意事项。总而言之，Eschernet表现出以下非凡的特征：•一致性：埃舍内特固有地整合了视图的固定性，这要归功于相机位置编码的设计，从而鼓励了对目标对目标和目标视图视图的一致性。
知道您的邻居：通过空间视觉语言推理改善单视的重建
从单个视图中恢复3D场景几何形状是计算机视觉中的基本问题。虽然经典的深度估计方法仅推断出2.5D场景表示为图像平面，但最新的基于辐射范围的aperach是重建完整的3D代表。然而，这些方法仍然在被占地的区域困难，因为没有视觉观察的几何形状需要（i）周围的语义知识，以及（ii）关于空间上下文的推理。我们提出了Kyn，这是一种单视场景重建的新方法，其原因是语义和空间上下文来预测每个点的密度。我们引入了一个视觉模块模块，以使用细粒度的语义信息丰富点特征。我们通过语言引导的空间注意机制在整个场景中汇总了点表示，以产生意识到3D语义环境的每点密度预测。我们表明，与预测每个3D点的密度相比，Kyn改善了3D形状的恢复。我们在Kitti-360上实现了最新的场景和对象重建结果，并且与先前的工作相比，零弹性概括的改进。项目页面：https：//ruili3.github.io/kyn。
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egecentric 3D手姿势估计的单一对偶视图改编
对准确的3D手姿势估计的追求是理解以自我为中心视力领域的人类活动的基石。大多数现有估计方法仍然依赖单视图像作为输入，从而导致潜在的局限性，例如，深度有限的视野和义务。解决这些问题，添加另一个相机以更好地捕获手的形状是实践方向。然而，现有的多视图手姿势姿势方法具有两个主要缺点：1）重新训练的多视图注释，这些注释是备用的。2）在测试过程中，如果相机参数/布局与训练中使用的相同，则模型将变为inpapplicable。在本文中，我们提出了一种新颖的单算观看改编（S2DHAND）解决方案，该解决方案将预先训练的单视估计器适应双视图。与现有的多视图训练方法相比，1）我们的适应过程是无监督的，消除了对多视图注释的需求。2）此外，我们的方法可以处理带有未知相机参数的Arbitarary双视图对，从而使该模型适用于不同的相机设置。具体来说，S2DHAND建立在某些立体声约束上，包括两种视图之间的成对跨视图共识和转换的不变性。这两个立体声约束以互补的方式使用来进行伪标记，从而允许可靠的适应性。评估结果表明，在内部和跨数据库设置下，S2DHAND在任意摄像机对上实现了重大的实现，并且胜过具有领先性能的现有适应方法。项目页面：https：//github.com/ut-vision/s2dhand。
无标题 - refubium
量子汉密尔顿复杂性的目的[17，42]是研究当地汉密尔顿人所描述的物理模型的计算能力，其动态及其特征状态的复杂特性，以及了解确定这些特性的综合复杂性。许多汉密尔顿人在量子构成方面都是普遍的[13]，而其他汉密尔顿人则认为更简单，但仍然很难通过经典计算进行经典研究[7]或什至有效地模拟[27]。有一个悠久的历史，即寻找最简单的可能性，最接近现实，有效地实现，并且可以通过通用动力学来实现与当地汉密尔顿人的量子计算。对相互作用，局部性和几何限制的类型和强度的限制进行了研究，例如在参考文献中。[13，20，26，37，39，40]。对计算的普遍性的思考通常与提出复杂性问题（例如确定确定这些哈密顿人特征性特性的强硬特性）的问题息息相关。从量子控制理论的角度来看这一点为我们提供了一个有趣的观察。对子系统的额外控制水平可能会导致状态发生的可能性或复杂性问题的困难。我们已经使用DQC1（“一个清洁量子”）模型[30，36]看到了这一点，其单个可完全定量（清洁）量子的单个量子比经典计算产生了量子优势。在这项工作中，我们通过控制一个小子系统来研究收到的计算潜力。类似地，如果允许使用魔术状态，则使用有限的通用门（例如Clifford Gates [8]）进行计算，以进行量子计算。使用扰动gad-有效地将系统的部分固定到特定状态，使我们能够从更简单的人中建立复杂的有效汉密尔顿人[24]。也已经表明，小子系统的Zeno效应测量可以赋予非普遍的通勤大门的普遍力量[10]。我们专注于一种称为固定的控件类型 - 固定
沙漠勇士：海湾战争的个人观点
这本书由帕特里克·西尔（英国著名的中东问题专家，著有多本关于中东的优秀书籍）合著，读起来直截了当。将军的写作风格是严肃的，他的方法注重时间而非主题。这本书的前四分之一左右是广泛的背景介绍，涵盖了相当传统的传记细节，但确实让读者熟悉了作者和他的思维方式。随着将军晋升（速度很快——但他确实拥有沙特社会所必需的家庭关系）到更高指挥官，这本书变得越来越有趣。这本书的大部分内容涵盖了他对海湾战争展开的经历和想法、沙特统治精英的目标以及与盟军指挥官（尤其是施瓦茨科普夫将军）的迷人关系。对于
