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cvpr'00：恶劣天气中的视觉框架
常规视觉系统旨在在晴朗的天气中执行。但是，任何室外视觉系统都是完整的，没有任何机制可以保证在较差的天气条件下表现令人满意的性能。众所周知，大气可以显着改变到达观察者的光能。因此，必须使用大气散射模型在恶劣的天气下使视觉系统健壮。在本文中，我们开发了一个几何框架，用于分析大气散射的色彩效应。首先，我们研究了一个简单的颜色模型，用于大气散射，并验证雾和雾度的颜色模型。然后，基于散射的物理学，我们在场景颜色变化上得出了几种几何形状，这是由于变化的大气状况而引起的。最后，使用这些约束，我们可以从不同但未知的天气条件下拍摄的两个或多个图像中恢复“真实”场景颜色来计算雾或雾化，深度分割，提取三维结构并恢复“真实”场景颜色。
CVPR 2024 |计划指南主要会议 - EventHosts
在华盛顿西雅图举行的2024 IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议上！CVPR是IEEE/CVF和PAMI-TC的首要和旗舰年会，我们社区中的研究人员在理论和实践中介绍了他们在计算机视觉，模式识别，机器学习，机器人和人工智能方面的最新进展。我们的计划包括邀请的主题演讲，口头和海报演示，面板，教程，讲习班，演示，展览和社交活动，旨在为与会者提供令人兴奋且丰富的体验。CVPR 2024主要是一个面对面的会议，但是对于那些无法身体上加入我们的人，我们很高兴提供一个虚拟组件，该虚拟组件将访问会议论文，海报，视频和演讲。
Kyber-E2E提交CVPR的CARLA自主驾驶挑战 计划以计划为导向的自主驾驶
在本文中，我们介绍了Kyber-e2e提交给Carla Automous Driving（AD）Challenge的架构，CVPR2024。我们的解决方案包括经过独立培训的感知和计划模块。此外，我们采用了手工制作的模块来进行本地化和控制，以形成完整的AD管道。我们为精心手工制作的特权代理人提供了培训数据，以培训我们的看法和计划模块。尽管并不完美，但特权代理商成功地将Carla Leaderbaord 2.0中的所有场景成功提供了培训的可靠数据集。感知模块是从特权信息中以有监督的方式培训的。该计划模块最初是使用模仿学习来复制手工制作的特权代理的培训，后来在基于重放的仿真环境中进行了微调。
CVPR 2024的第一位解决方案自主挑战赛
A100 GPU。批处理大小设置为64，随机GRA-211 DIENT下降（SGD）[2]和基本学习率为0.05。212训练包括100个时期，队列大小为213，动量编码器为3,276,800。类似于Mocov2 [4]中描述的En-214 Hancements，我们利用了相同的215损耗函数和数据增强技术； （2）点216云预测阶段。在此阶段，我们在32 nvidia a100 gpus上训练217型。训练涉及218使用5帧的历史多视图图像和迭代219 219变压器解码器6次，以预测点云220，即接下来的3秒钟，每个框架间隔为0.5 sec-221 ONDS。为了保存GPU内存，我们在每个训练步骤中分离出222个其他预测的梯度。使用ADAMW [8] Opti-224 Mizer，初始学习速率为2E-4的系统223的系统进行了8个预训练时期，并通过余弦退火策略调整了225。226
owens-cv.pdf
专业活动共同组织者Umich AI研讨会（2024）CVPR研讨会主席（2024）首席组织者，视觉和声音研讨会，网址为CVPR 2018-2024。共同组织者，AV4D：空间工作室中声音的视觉学习，ECCV 2022，ICCV2023。共同组织者，开放世界视觉研讨会，CVPR 2021-2024。共同组织者，体现的多模式学习研讨会，位于ICLR 2021。评论者：CVPR（2015-2020，2022），ICCV（2015，2017，2019，2019，2021），ECCV（2016，2018，2018，2020，2022），Siggraph（2020，2024），Siggraph Paphaph Asia（2024），（2024），ICLR（2018，2024） （2017），Neurips（2017、2019、2021、2022），CHI（2018），UIST（2019），ACL（2022），Corl（2022），ICASSP（2023）（2023）区域主席：CVPR：CVPR（2021，2023，2023，2024，2025），Neurips（Neurips（Neurips），Neurips（2023），20222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222222年2月22日（neurips）（neurips datev）（neurips）（ （2023），ICCV（2023），ECCV（2024）NSF小组成员（2023，2024）
非刚性场景从点云流动，并带有自我感动...
[dbscan] Ester等。：“一种基于密度的算法，用于在具有噪声的大空间数据库中发现簇”。：KDD，1996年。[DGCNN] Wang等。：“用于在点云上学习的动态图CNN”。in ：（ tog），2019年。[Kabsch] W. Kabsch：“解决两组向量的最佳旋转解决方案”。in：晶体物理学，衍射，理论和一般晶体学，1976年。[Hregnet] Lu等。：“ Hregnet：用于大规模室外激光点云注册的分层网络”。in：（iccv），2021。[Randla-net] Hu等。：“ randla-net：大规模点云的有效语义分割”。in：（cvpr），2020。[Stereokitti] Menze等。：“自动驾驶汽车的对象场景流”。in：（cvpr），2015年。[Lidarkitti] Geiger等。：“我们准备好进行自动驾驶了吗？Kitti Vision基准套件”。in：（cvpr），2012年。[Semkitti] Behley等。：“ Semantickitti：用于LIDAR序列的语义场景的数据集”。in：（ICCV），2019年。[FT3DS] Mayer等。：“一个大型数据集来训练卷积网络以差异，光流和场景流量估计”。in：（cvpr），2016年。[pointpwc-net] Wu等。：“ PointPWC-NET：（自我监督场景流估计）点云上的成本量”。在：（ECCV），2020年。[FlowStep3d] Kittenplon等。：“ FlowStep3d：自我监督场景流估计的模型展开”。in：（cvpr），2021。[RMS-FLOWNET] Battrawy等。：“ RMS-FLOWNET：大规模点云的高效且稳健的多尺度场景流程估计”。in：（icra），2022。[WM3D] Wang等。：“对于3D场景流网络重要的东西”。in：（ECCV），2022。[Bi-Pointflownet] W. Cheng和J. Hwan Ko：“基于点云的场景流估计的双向学习”。in：（ECCV），2022。[Chodosh等人]Chodosh等。：“重新评估激光雷达场景以进行自动驾驶”。in：arxiv，2023。[WSLR] Gojcic等人。：“严格3D场景流的弱监督学习”。in：（cvpr），2021。[ERC] Dong等。 ：“利用震子场景流量估计的刚性约束”。 in：（cvpr），2022。[ERC] Dong等。：“利用震子场景流量估计的刚性约束”。in：（cvpr），2022。
在线学习课程学习的在线超参数优化
参考[1] Hou，Saihui等。“通过重新平衡来逐步学习统一的分类器。”CVPR2019。[3] Liu，Yaoyao，Bernt Schiele和Qianru Sun。“用于课堂学习学习的自适应聚合网络。”CVPR 2021。[4]刘，Yaoyao，Bernt Schiele和Qianru Sun。“ RMM：用于课堂学习学习的增强记忆管理。”神经2021。[5] Rebuffi，Sylvestre-Alvise等。“ icarl：增量分类器和表示学习。”CVPR2017。[6] Li，Zhizhong和Derek Hoiem。“学习而不会忘记。”TPAMI2017。
Yihua Zhang
Yuhao Sun（本科@USTC，PhD@thu） - [提交给CVPR'25] 5月。 2024-当前的Hanhui Wang（Master@USC） - [提交给CVPR'25] 5月。 2024-当前的Chongyu粉丝（本科@hust，PhD@msu） - [[ICLR'24 Spotlight] May。 2023-当前的Haomin Zhuang（Phd@Notre Dame） - [[Cvprw'23]]，[提交给ICLR'25] 2022年12月 - 当前CAN CAN JIN（Undergraduate@ustc，phd@rutgers）博士@hkust） - [[CVPR'23]，[ICLR'24]] 2022年10月 - 2023年10月Mohammad Jafari（Sharif Technology，Sharif Technology） - [ICASSP'24]] 5月。 2023- 2023年10月Yuhao Sun（本科@USTC，PhD@thu） - [提交给CVPR'25] 5月。2024-当前的Hanhui Wang（Master@USC） - [提交给CVPR'25] 5月。2024-当前的Chongyu粉丝（本科@hust，PhD@msu） - [[ICLR'24 Spotlight] May。2023-当前的Haomin Zhuang（Phd@Notre Dame） - [[Cvprw'23]]，[提交给ICLR'25] 2022年12月 - 当前CAN CAN JIN（Undergraduate@ustc，phd@rutgers）博士@hkust） - [[CVPR'23]，[ICLR'24]] 2022年10月 - 2023年10月Mohammad Jafari（Sharif Technology，Sharif Technology） - [ICASSP'24]] 5月。2023- 2023年10月
Kyber-E2E提交CVPR的CARLA自主驾驶挑战计划以计划为导向的自主驾驶
●任务层次结构：任务已井井有条，并掌握了op＆mize Informa＆on flo to to planner