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语义分割系列——Track Anything: Segment Anything Meets Videos

最近,Segment Anything Model (SAM) 由于其令人印象深刻的图像分割性能而迅速受到广泛关注。关于其强大的图像分割能力和与不同提示的高交互性,我们发现它在视频中的一致性分割方面表现不佳。因此,在本报告中,我们提出了 Track Anything Model (TAM),它可以在视频中实现高性能的交互式跟踪和分割。具体来说,给定一个视频序列,只需要很少的人为参与,即点击几下,人

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#python#人工智能
SLAM系列——机器人顶刊T-RO!用于关联、建图和高级任务的物体级SLAM框架

Object SLAM被认为对于机器人高层次感知与决策制定越来越重要。本文提出一个综合的object SLAM框架,该框架专注于基于object的感知和面向object的机器人任务。首先,我们提出了一种集成数据关联方法,用于通过结合参数和非参数统计测试来关联复杂条件下的对象。此外,我们提出基于iForest和线对齐的对象建模的离群鲁棒质心和尺度估计算法。然后由估计的通用对象模型表示轻量级和面向对象

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#机器人#人工智能
到底了