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World File Search System立体声
SMD -NET：立体声混合物密度网络-IRIS
在过去的几年中，深入的学习有了立体声匹配的精度，但恢复急剧的界限和高分辨率产出有效仍然充满挑战。在本文中，我们提出了立体声混合物网络（SMD-NETS），这是一个简单而有效的学习框架，与宽阔的2D和3D体系结构兼容，可改善这两个问题。特别是，我们利用双峰混合物密度作为输出代表，并表明这允许几乎不连续的尖锐而精确的差异估计，同时明确地构建了观测中固有的不确定性。此外，我们将差异估计作为图像域中的一个连续问题，从而使我们的模型以任意空间精度查询差异。我们对新的高分辨率和高度逼真的立体声数据集进行了全面的实验，该数据集由8MPX分辨率以及现实世界立体声数据集组成。我们的实验表明，在物体边界附近的深度准确性以及对标准GPU上高分辨率差异图的预测。，我们通过提高各种立体主杆的性能来证明我们技术的灵活性。
实时语义立体声匹配-IRIS
摘要 - 场景的理解在机器人技术，自动化，增强现实和许多其他领域至关重要。为了完全完成此任务，一个自主代理必须推断感应场景的3D结构（要知道它的位置）及其内容（了解它看到的内容）。为了解决这两个任务，经过训练的深度神经网络，从立体声图像中推断出语义细分和深度通常是首选的选择。特别是，可以独立训练这两个任务的独立模型或端到端的端到端体系结构来解决语义立体声匹配。到目前为止，这两种解决方案都是不具备的，因为在前一种情况下需要两个正向通行证，或者由于后者中单个网络的复杂性，尽管共同解决这两种任务通常在准确性方面是有益的。在本文中，我们为实时语义立体声匹配提供了一个紧凑而轻巧的体系结构。我们的框架以多阶段的方式依赖于粗到实体的估计，允许：i）即使在嵌入式设备上也非常快速推断，并且与最先进的网络相比，准确性下降的准确性下降，ii）根据特定的应用程序要求，速度的贸易准确性。与独立任务相比，在高端GPU以及嵌入式Jetson TX2上确保语义立体声匹配的优越性，并突出了我们框架在任何硬件和任何应用程序上的多功能性。
立体声（第2部分）
Jul。2024年 - 加利福尼亚大学，圣地亚哥计算机科学与工程系3月。2022- 2023年12月Google访问研究员MSCA（ML，Systems和Cloud AI）Jul。2020 -Jun。2024加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系副教授，2017年11月 - Jun。 2020年加利福尼亚大学，圣地亚哥分校计算机科学与工程系助理教授，2017年11月至2018年12月，加利福尼亚大学圣克鲁斯分校，计算机工程系访问助理教授，2015年1月 - 2017年11月，加利福尼亚州圣克鲁斯大学，2014年1月1日，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，2014年1月。智能基础设施实验室实验室研究助理2024加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系副教授，2017年11月 - Jun。2020年加利福尼亚大学，圣地亚哥分校计算机科学与工程系助理教授，2017年11月至2018年12月，加利福尼亚大学圣克鲁斯分校，计算机工程系访问助理教授，2015年1月 - 2017年11月，加利福尼亚州圣克鲁斯大学，2014年1月1日，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，2014年1月。智能基础设施实验室实验室研究助理
Benjamin L. Ochoa -UCSD CSE 计算机视觉简介I CSE 152A讲座1 LIFT3D：将任何2D视觉模型的零射击到3D Nadia Heninger -UCSD CSE 立体声（第2部分） Jishen Zhao -UCSD CSE 逆渲染的时空双侧梯度过滤 神经体系结构CSE 252D：高级计算机视觉 图像过滤 浮雕歧义 光度图像形成 未校准的立体声和特征提取
教学加利福尼亚大学圣地亚哥大学本科课程CSE 8B编程和计算问题解决简介II，2020，2021，2021，2022（春季和秋季），2023，2023，2025 CSE 11编程和计算问题解决简介解决简介：解决速度：加速速度，2024（Spring and Fall），2024（Spring and Fall）CSE 15L软件工具和技术分析，春季和2019年，2019年（冬季），2019年（冬季），2019年，冬季（冬季），企业，2019年冬季cers和2019 of Algorithms , 2018 CSE 152 Introduction to Computer Vision , 2015, 2016, 2017, 2018 CSE 152A Introduction to Computer Vision I (broad introduction), 2021, 2024 CSE 166 Image Processing , 2016, 2017, 2019, 2020 (spring and fall), 2022, 2023 (winter and fall) CSE 167 Computer Graphics , 2018, 2020 Graduate Courses CSE 252A Computer Vision I (comprehensive简介），2014，2015，2015，2016，2019，2021，2022，2023，2023，2025 CSE 252B计算机愿景II（成像几何），2014，2014，2015，2016，2017，2018，2019，2019，2021，2021，2021，2022，2022，2023，2023，2023，2024 CSE 252C选择了视觉和学习的主题291），2021（作为CSE 291），2022，2023，2024
事件框架立体声相机系统的动态校准框架
摘要 - 事件摄像机和常规框架摄像机的融合是一个新颖的研究场，由事件摄像头和框架摄像头组成的立体声结构可以结合两者的优势。本文为事件框架立体声摄像机系统开发了动态校准框架。在此框架中，第一个步骤是在圆网校准模式上完成初始检测，并提出了滑动窗口时间匹配方法以匹配事件框架对。然后，为两个摄像机设计了一种重新填充方法，以获取模式的准确信息。尤其是对于事件摄像机，具有较高计算效率的斑块大小运动补偿方法旨在实现扭曲事件图像中两个摄像机和拟合圆的时间同步。最后，通过构造具有两种类型边缘的姿势地标图，两个相机之间的姿势在全局优化了全局优化。所提出的校准框架具有高实时性能和易于部署的优点，并且通过基于自记录的数据集进行了实验来验证其有效性。本文的代码发布于：http：//github.com/rayhu95/efsc calib。
s $^{3} $ M-net：语义细分的联合学习和自动驾驶的立体声匹配
摘要 - 语义分割和立体声匹配是用于自动驾驶的3D环境感知系统的两个基本组成部分。然而，传统方法通常独立解决这两个问题，并采用每个任务的单独模型。这种方法在现实情况下构成了实际限制，尤其是当计算资源稀缺或实时绩效是必须的。因此，在本文中，我们介绍了S 3 M-NET，这是一个新型的联合学习框架，旨在同时执行语义分割和立体声匹配。特别是S 3 M-NET共享从这两个任务之间从RGB图像中提取的功能，从而提高了整体场景理解能力。使用特征融合适应（FFA）模块实现此功能共享程序，该模块有效地将共享特征转换为语义空间，然后将它们与编码的差异功能融合在一起。整个联合学习框架是通过最大程度地减少新颖的语义一致性引导（SCG）损失来训练的，该损失强调了这两个任务的结构一致性。与其他最先进的单个任务网络相比，在VKITTI2和KITTI数据集上进行的广泛实验结果揭示了我们提出的联合学习框架的有效性及其优越的性能。我们的项目网页可在mias.group/s3m-net上访问。
ROV的高级水下测量系统：整合声纳和立体声愿景，以增强海底基础设施维护
摘要：在海洋工程领域和海底结构的维护领域中，准确的下距离定量起着至关重要的作用。然而，由于向后散射和特征降解，这种测量的精度通常在水下环境中受到损害，从而对视觉技术的准确性产生不利影响。在应对这一挑战时，我们的研究引入了一种开创性的水下对象测量方法，将图像声纳与立体声视觉结合起来。这种方法旨在用声纳数据来补充水下视觉特征检测的差距，同时利用Sonar的距离信息进行增强的视觉匹配。我们的方法论将声纳数据无缝地集成到立体声视觉中使用的半全球块匹配（SGBM）算法中。这种集成涉及引入一个新型的基于声纳的成本术语并完善成本汇总过程，从而提高了深度估计的精度，并丰富了深度图内的纹理细节。这代表了对现有方法的实质性增强，尤其是在针对亚偏度环境下量身定制的深度图的质地增强中。通过广泛的比较分析，我们的方法表明，测量误差大大减少了1.6％，在挑战水下场景方面表现出了巨大的希望。我们算法在生成详细的深度图中的适应性和准确性使其与水下基础设施维护，勘探和检查特别相关。
ES-02带有蓝牙技术的真实无线立体声耳机
1。如果您在开车时必须使用耳塞，请确保您的注意力完全专注于驾驶安全。成为负责任的驾驶员，并遵守当地法律。2。放置在儿童无法达到的区域，永远不要让他们玩耳塞，而且案例构成了小零件作为窒息危险。3。遵守所有指定区域，例如医院，电子限制性和危险环境，需要关闭电气设备。4。在登上飞机之前关闭耳塞。在空姐开始询问时请勿使用它。5。切勿在任何安全气囊部署区域上安装或存放耳塞，因为部署会导致严重伤害。6。不要试图拆卸耳塞，因为它不包含可使用的组件。7。耳塞在内部电池内建造，应根据当地法规将其处置，而不是作为家庭废物。
szx16/szx10研究立体声显微镜系统
通过将人体工程学仪器与Galilean Optics的功率相结合，我们的SZX系列使用户可以舒适地执行长时间的高级立体显微镜任务。新的人体工程学配件使显微镜更接近用户，并为不同高度的个体提供灵活性。在显微镜工作期间为每个用户提供舒适的位置可减少观察过程中的压力并提高效率。
AD52058C 2x15W 立体声 D 类音频放大器，带有 ...
AD52058C 具有直流检测电路，可保护扬声器免受由于输入电容缺陷或印刷电路板输入短路而产生的直流电流的影响。检测电路检测第一级音量放大器输出，当两个差分输出电压高于确定电压或低于确定电压超过 340 毫秒时，将发生直流检测错误并报告给 FAULT 引脚。同时，右/左声道的扬声器驱动器将禁用并进入 Hi-Z。此故障无法通过循环 SD 来清除，必须循环 PVCC 电源。触发直流检测功能所需的最小差分输入电压如表 1 所示。输入电压必须保持高于表中列出的电压超过 340 毫秒才能触发直流检测故障。直流检测阈值的等效 D 类输出占空比列于表 2 中。