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【光有奋斗精神是不够的,还需要脚踏实地一步一步地去做。要先分析自己的现状,分析自己现在处于什么位置,到底具备什么样的能力,这也是一种科学精神。你给自己定了目标,你还要知道怎么样去一步一步地实现这个目标。从某种意义上说,树立具体目标和脚踏实地地去做同等重要】
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肖战回家啦,担任重庆旅游形象大使!回到家的肖战果然就是不一样
说起肖战,相信大家就算不认识也被这个名字给刷屏了,毕竟肖战真的是太火了!相信粉丝们都知道,肖战是重庆人,就连大学都是在重庆上的。最近接了个代言,同样也是在重庆,不得不说,忙碌了大半年的肖战,终于可以回家了!
肖战爆火之后,行程满的恨不得连睡觉的时间都没有,那就别说回家的时间了。从小都没有离开父母这么长时间,肖战这次接到代言,应该也是非常的高兴了吧!果不其然,下车之后肖战,虽然在凌晨,但也是蹦蹦跳跳的,难掩开心!肖战回家啦,担任重庆旅游形象大使!回到家的肖战果然就是不一样
众所周知,重庆是一个9D的城市,交通工具从高楼大厦甚至是写字楼里传过,更是稀松平常之事,回到家的肖战会迷路吗?忙碌了大半年的肖战,回到之后,就去吃了一碗重庆小面!想来和面馆里的老板也是非常的熟悉了,不然怎么会这么自然地搂住战战的腰呢!
不出意外,这个店怕是要大火了!肖战在做艺人之前也是一个非常普通的素人,他的好脾气和礼貌也是出了名的好,这都要归宿于肖战的做设计师的那段生涯。坐在街头的板凳上,毫无架子的吃着面,还不忘提醒自己不能再吃了!
回到重庆之后的肖战,并没有回家而是住进了酒店!不为别的,就是有不理智的粉丝一直在跟着肖战,试图找到肖战家的位置!也是非常的猖狂了,还是老生常谈的那句话,不要过度的打扰偶像们的生活,适当保持距离,多关注作品!
肖战即将上映的作品,也是非常多了,又是要被肖战刷屏的一年。肖战的演技虽然备受质疑,但是也在以肉眼可见的进步。爆火之后的肖战不仅没有飘飘然,还在提醒身边的工作人员,让他们也注意着自己的行为举止还有心态!
这样的偶像怎么会让人不喜欢呢!回到家的肖战果然就是不一样,就算是步伐都透露着一股轻盈!肖战即将上映的《斗罗大陆》、《狼殿下》还有正在拍摄的《余生请多指教》,不要被肖战的外边迷惑而忽略他的演技!
不得不说,肖战是一个优秀的艺人,也在不断地的进步。适当的批评比过分的赞扬,对肖战而言,是最需要的!
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肖战爆火之后,行程满的恨不得连睡觉的时间都没有,那就别说回家的时间了。从小都没有离开父母这么长时间,肖战这次接到代言,应该也是非常的高兴了吧!果不其然,下车之后肖战,虽然在凌晨,但也是蹦蹦跳跳的,难掩开心!肖战回家啦,担任重庆旅游形象大使!回到家的肖战果然就是不一样
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#我爱计算机视觉##计算机视觉[超话]##9D姿势估计##CVPR 2022#
CPPF: Towards Robust Category-Level 9D Pose Estimation in the Wild
上海交通大学
本次工作解决了对自然场景给定单一 RGB-D 帧的类别级 9D 姿势估计的问题。表示使用真实世界 9D 姿势的监督数据是繁琐和错误的,而且也不能推广到未见过的场景。此外,类别级别的姿势估计需要一种方法能够在测试时推广到未见过的物体,这也是一种挑战。
本文中,作者从传统的点对特征(PPF)中得到启发,设计一种新的类别级PPF(CPPF)投票方法,以实现准确、鲁棒和可推广的自然 9D 姿势估计。为了获得鲁棒的姿势估计,作者对物体上的许多点对进行采样,对于每个点对,模型预测物体中心、方向和尺度的必要SE(3)不变量投票统计。提出一种新的从粗到细的投票算法,以消除嘈杂的点对样本,并从群体中产生最终的预测结果。为了摆脱方向投票过程中的假阳性,为每个采样的点对引入一个辅助的二元歧义分类任务。为了检测自然的物体,精心设计模拟到现实的管道,只在合成点云上进行训练,除非物体在几何上有模糊的姿势。在这种情况下,颜色信息被用来区分这些姿势。
标准基准的结果表明,该方法与当前的技术水平和真实世界的训练数据相一致。广泛的实验进一步表明,该方法对噪声具有鲁棒性,并在极具挑战性的情况下给出了不错的结果。
将开源:https删://github.com/qq456cvb/CPPF
论文:https://t.cn/A66xAWL1
CPPF: Towards Robust Category-Level 9D Pose Estimation in the Wild
上海交通大学
本次工作解决了对自然场景给定单一 RGB-D 帧的类别级 9D 姿势估计的问题。表示使用真实世界 9D 姿势的监督数据是繁琐和错误的,而且也不能推广到未见过的场景。此外,类别级别的姿势估计需要一种方法能够在测试时推广到未见过的物体,这也是一种挑战。
本文中,作者从传统的点对特征(PPF)中得到启发,设计一种新的类别级PPF(CPPF)投票方法,以实现准确、鲁棒和可推广的自然 9D 姿势估计。为了获得鲁棒的姿势估计,作者对物体上的许多点对进行采样,对于每个点对,模型预测物体中心、方向和尺度的必要SE(3)不变量投票统计。提出一种新的从粗到细的投票算法,以消除嘈杂的点对样本,并从群体中产生最终的预测结果。为了摆脱方向投票过程中的假阳性,为每个采样的点对引入一个辅助的二元歧义分类任务。为了检测自然的物体,精心设计模拟到现实的管道,只在合成点云上进行训练,除非物体在几何上有模糊的姿势。在这种情况下,颜色信息被用来区分这些姿势。
标准基准的结果表明,该方法与当前的技术水平和真实世界的训练数据相一致。广泛的实验进一步表明,该方法对噪声具有鲁棒性,并在极具挑战性的情况下给出了不错的结果。
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