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World File Search System对象化
3D对象检测的多模式融合
摘要：对自主驾驶的追求依赖于开发能够做出准确，健壮和快速决策以有效解释驾驶环境的感知系统。对象检测对于理解这些系统核心的环境至关重要。随着计算机视觉（CV）应用中深度学习的出现（DL）的出现，2D对象检测和分类已经显着提高，但它们在提供必要的深度信息方面缺乏，这是理解驾驶环境中的关键要素。因此，3D对象检测成为自动驾驶和机器人技术的基石，提供对象位置的精确估计并增强环境理解。CV社区对3D对象检测的兴趣日益增长，这是由DL模型的演变推动的，包括卷积神经网络（CNN）和变形金刚网络。尽管有这些进步，但在3D对象检测中仍存在诸如不同对象量表，有限的3D传感器数据和阻塞等挑战。为了应对这些挑战，研究人员正在探索多模式技术，这些技术结合了来自摄像机，雷达和激光镜等多个传感器的信息，以增强感知系统的性能。本调查对基于多模式融合的3D对象检测方法进行了详尽的审查，重点是基于CNN和基于变压器的模型。它强调了为完全自动驾驶汽车提供不同传感器的必要性，以确保可靠和可靠的操作。调查探讨了相机，激光雷达和雷达传感器的优点和缺点。此外，它总结了自治数据集并研究了基于多模式融合方法的最新进步。调查结束时，强调了正在进行的挑战，开放问题和未来研究的潜在方向。
语义意识的对象坐标空间...
Rael，10月23日至27日，2022年，第IX部分，第19-34页。Springer，2022。3 [3] Ruoxi Shi，Zhengrong Xue，Yang You和Cewu Lu。Skeleton合并：无监督的对齐键盘检测器。在IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议的会议记录中，第43-52页，2021年。1，2 [4] Ruida Zhang，Yan di，Zhiqiang Lou，Fabian Manhardt，Fed- Erico Tombari和Xiangyang Ji。RBP置态：类别级姿势估计的残留框架投影。在Compoter Vision-ECCV 2022：第17届欧洲会议，特拉维夫，以色列，10月23日至27日，2022年，会议记录，第一部分，第655-672页。Springer，2022。3 [5] Ruida Zhang，Yan Di，Zhiqiang Lou，Fabian Manhardt，Fed- Erico Tombari和Xiangyang ji。RBP置态：类别级姿势估计的残留框架投影。在Compoter Vision-ECCV 2022：第17届欧洲会议，特拉维夫，以色列，10月23日至27日，2022年，会议记录，第一部分，第655-672页。Springer，2022。4
单眼6D对象的挑战机器人
摘要 - 对象姿势估计是一项核心感知任务，可以使对象操纵和场景理解。允许快速推理的广泛可用，廉价和高分辨率的RGB传感器和CNN使单眼方法特别适合机器人应用。我们观察到，以前的调查是针对不同方式，单视图设置以及考虑多种应用程序的数据集和指标的建立最新技术的调查。但是，我们认为这些作品的广泛范围阻碍了对单眼方法的开放挑战的识别，并妨碍了对其在机器人技术中应用的有希望的未来挑战的推论。通过对机器人技术和计算机愿景的最新出版物提供统一的看法，我们发现遮挡处理，姿势表示以及正式化和改善类别级别的姿势估计仍然是与机器人技术高度相关的基本挑战。此外，为了进一步改善机器人性能，大物体集，新颖的对象，分裂材料和不确定性估计是中心的，在很大程度上尚未解决开放挑战。为了解决这些问题，需要改进算法的本体论推理，可变形性处理，场景级别的推理，现实数据集以及算法的生态足迹。
自主驾驶中的对象检测技术
摘要：本评论全面研究了自动驾驶的对象检测方法（OD）方法的最新进展，从而强调了它们在确保复杂环境中自动驾驶汽车的安全性和效率方面的关键作用。它讨论了各种方法，包括机器学习（ML）技术的应用，以及Lidar和Radar等传感器的集成，从而增强了系统的准确识别和跟踪附近物体的能力，例如行人，车辆，车辆和障碍，并实时实时。审查综合了从多项研究中的发现，展示了诸如对抗性学习技术的创新，以改善检测性能，尤其是在不良条件下。此外，它解决了重大挑战，包括环境变异性，计算效率以及对抗性攻击所带来的威胁，这可能会损害检测准确性。审查强调了开发更健壮和自适应模型的重要性，并概述了未来的方向，例如增强传感器融合方法，优化模型体系结构以及采用开放世界学习来为意外情况做准备，最终旨在提高自主驱动技术的可靠性和安全性。
捆绑框架中的量子对象
1。简介。量子状态：在相对长时间的功能与滑轮，众所周知，（至少）（至少）不同区域中量子现象的数学水平之间存在很大的不同。同时，即使是先进的现代数学也无法帮助我们对长期存在的量子现象的最终（至少实际接受）分析，并对动物园的最终分类进行了分类[1]。众所周知的不完整列表如下：（l）纠缠，测量，波浪功能崩溃，反式，哥本哈根的解释，一致的历史，许多世界的解释/多元宇宙（MWI）（MWI），BOHM解释，整体解释，（dirac）自我讲义，instantane intermuntim intermuntim互动，因此，除了普朗克量表的许多基本高级问题之外，我们仍然还没有准备好为远离普朗克量表的量子设备的可靠建模和构造创建适当的理论背景。很难相信像高斯这样的琐碎简单解决方案可以消耗上述所有矛盾所需的各种可能的量子状态，这是隐藏在上面提到的列表（L）中所需的。因此，让我们提出以下（物理）假设：（H1）物理合理的真正现有量子状态不能通过函数来描述。量子状态是一个复杂的模式，需要一组/类功能/补丁，而不是一个功能以进行正确的描述和理解。自从Dirac对Monopole的描述以来，物理学家（H1）中没有什么不寻常的。更重要的是，对于在不同地区成功使用滑轮，细菌等的数学家来说，没有什么不寻常的了。绝对，引入（H1）引起了许多标准主题，其中最重要的是动机，正式（精确）定义和（至少）特定的实现。真的，为什么我们需要改变我们的意识形态
对含牛皮纸木质素的对象的定量分析...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-klv3z orcid：https：//orcid.org/000000-0002-2637-9974 content contem content content content notect content contem consemrxiv note contem-chemrxiv consemrxiv note content consemrxiv note content。许可证：CC BY-NC-ND 4.0
可变形对象操纵的互动感知
摘要 - 互动感知使机器人能够操纵环境和对象将它们带入有利于感知过程的状态。可变形物体在基于视觉的感知中的严重操纵难度和遮挡，对此构成挑战。在这项工作中，我们通过涉及活动相机和对象操纵器的设置解决了这样的问题。我们的方法基于一个顺序的决策框架，并明确考虑了耦合相机和操纵器的运动规律性和结构。我们为构建和计算一个称为动态活动视觉空间（DAVS）的子空间的方法有效地利用了运动探索中的规律性。在模拟和真实的双臂机器人设置中都验证了框架和方法的有效性。我们的结果证实了可变形对象的交互感中的主动摄像头和协调运动的必要性。
人类对象集成的组装意图
摘要：人类机器人协作（HRC）组装结合了机器人操作10的优势与人类的认知能力和适应性，这为11个复杂的组装任务提供了一种有效而灵活的方式。在HRC组装过程中，机器人需要准确地了解操作员的意图12，以帮助协作组装任务。目前，考虑13个上下文信息（例如复杂环境中的汇编对象），操作员的意图识别仍然具有挑战性。在本文中，我们14提出了一种人为对立的综合方法，用于在HRC中进行上下文感知的组装意图识别，15，该方法集成了对组装行动和组装零件的识别，以提高16个操作员的意图识别的准确性。具体来说，考虑到HRC组件的实时要求，使用基于骨架功能的17个时空图卷积网络（ST-GCN）模型可用于18识别汇编操作，以减少不必要的冗余信息。考虑到这种疾病和19个组装部分的闭塞，提出了改进的Yolox模型，以提高20个网络结构对组装部分的聚焦能力，这些零件难以识别。之后，以减速器汇编21个任务为例，一种基于规则的推理方法包含汇编22个操作和组装零件的识别信息，旨在识别当前的组装意图。最后，验证了识别人类意图的拟议方法的可行性和23个有效性。2624个组装行动识别和组装部分识别的集成可以促进准确的操作员在复杂而灵活的HRC组装环境中的准确操作员的意图25识别。
以插槽注意的以对象为中心的场景
插槽的关注表明，在计算机视觉任务中，以对象为中心的表示绩效，而无需任何超级视觉。尽管其由组成建模带来的以对象为中心的结合能力，但作为一种阻止的模块，插槽的注意力缺乏产生新场景的能力。在本文中，我们构成了插槽-VAE，这是一种生成模型，它通过用于对象以对象结构化的场景的形式的层次结构VAE框架吸引了插槽的关注。对于每个图像，模型同时渗透一个全局场景表示形式，以将高级场景结构和以对象为中心的插槽表示为嵌入单个对象组件。在生成期间，插槽代表是通过全局场景代表生成的，以确保相干场景结构。我们对场景产生能力的广泛评估表明，就样本质量和场景结构的精度而言，插槽VAE的表现优于基于老虎机表示的生成基线。