Littérature scientifique sur le sujet « Scene coordinates regression (SCR) »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Sommaire
Consultez les listes thématiques d’articles de revues, de livres, de thèses, de rapports de conférences et d’autres sources académiques sur le sujet « Scene coordinates regression (SCR) ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Articles de revues sur le sujet "Scene coordinates regression (SCR)"
Huang, Min, Zexu Liu, Tianen Liu et Jingyang Wang. « CCDS-YOLO : Multi-Category Synthetic Aperture Radar Image Object Detection Model Based on YOLOv5s ». Electronics 12, no 16 (18 août 2023) : 3497. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12163497.
Texte intégralHe, Rongru, Xiwen Luo, Zhigang Zhang, Wenyu Zhang, Chunyu Jiang et Bingxuan Yuan. « Identification Method of Rice Seedlings Rows Based on Gaussian Heatmap ». Agriculture 12, no 10 (20 octobre 2022) : 1736. http://dx.doi.org/10.3390/agriculture12101736.
Texte intégralBallesta, Mónica, Luis Payá, Sergio Cebollada, Oscar Reinoso et Francisco Murcia. « A CNN Regression Approach to Mobile Robot Localization Using Omnidirectional Images ». Applied Sciences 11, no 16 (16 août 2021) : 7521. http://dx.doi.org/10.3390/app11167521.
Texte intégralShen, Xiaoyan, Shinan Zhou et Dongsheng Li. « Microdisplacement Measurement Based on F-P Etalon : Processing Method and Experiments ». Sensors 21, no 11 (28 mai 2021) : 3749. http://dx.doi.org/10.3390/s21113749.
Texte intégralMa, Li, Ning Cao, Xiaoliang Feng et Minghe Mao. « Indoor Positioning Algorithm Based on Maximum Correntropy Unscented Information Filter ». ISPRS International Journal of Geo-Information 10, no 7 (28 juin 2021) : 441. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi10070441.
Texte intégralSpevakova, S. S., A. G. Spevakov et I. V. Chernetskaya. « Mathematical Model of Multispectral Data Processing for a Mobile Ecology Monitoring Platform ». Proceedings of the Southwest State University. Series : IT Management, Computer Science, Computer Engineering. Medical Equipment Engineering 13, no 2 (3 août 2023) : 153–69. http://dx.doi.org/10.21869/2223-1536-2023-13-2-153-169.
Texte intégralWang, Shuzhe, Zakaria Laskar, Iaroslav Melekhov, Xiaotian Li, Yi Zhao, Giorgos Tolias et Juho Kannala. « HSCNet++ : Hierarchical Scene Coordinate Classification and Regression for Visual Localization with Transformer ». International Journal of Computer Vision, 6 février 2024. http://dx.doi.org/10.1007/s11263-023-01982-9.
Texte intégralzhang, kai, Xiaolin Meng et Qing Wang. « An End-to-end Learning Framework for Visual Camera Relocalization Using RGB and RGB-D Images ». Measurement Science and Technology, 22 mai 2024. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6501/ad4f02.
Texte intégralIzquierdo, Rubén, Álvaro Quintanar, David Fernández Llorca, Iván García Daza, Noelia Hernández, Ignacio Parra et Miguel Ángel Sotelo. « Vehicle trajectory prediction on highways using bird eye view representations and deep learning ». Applied Intelligence, 20 juillet 2022. http://dx.doi.org/10.1007/s10489-022-03961-y.
Texte intégralAmeperosa, Ezra, et Pranav A. Bhounsule. « Domain Randomization Using Deep Neural Networks for Estimating Positions of Bolts ». Journal of Computing and Information Science in Engineering 20, no 5 (26 mai 2020). http://dx.doi.org/10.1115/1.4047074.
Texte intégralThèses sur le sujet "Scene coordinates regression (SCR)"
Martin-Lac, Victor. « Aerial navigation based on SAR imaging and reference geospatial data ». Electronic Thesis or Diss., Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2024. http://www.theses.fr/2024IMTA0400.
Texte intégralWe seek the algorithmic means of determining the kinematic state of an aerial device from an observation SAR image and reference geospatial data that may be SAR, optical or vector. We determine a transform that relates the observation and reference coordinates and whose parameters are the kinematic state. We follow three approaches. The first one is based on detecting and matching structures such as contours. We propose an iterative closest point algorithm and demonstrate how it can serve to estimate the full kinematic state. We then propose a complete pipeline that includes a learned multimodal contour detector. The second approach is based on a multimodal similarity metric, which is the means of measuring the likelihood that two local patches of geospatial data represent the same geographic point. We determine the kinematic state under the hypothesis of which the SAR image is most similar to the reference geospatial data. The third approach is based on scene coordinates regression. We predict the geographic coordinates of random image patches and infer the kinematic state from these predicted correspondences. However, in this approach, we do not address the fact that the modality of the observation and the reference are different
Actes de conférences sur le sujet "Scene coordinates regression (SCR)"
Cai, Ming, Huangying Zhan, Chamara Saroj Weerasekera, Kejie Li et Ian Reid. « Camera Relocalization by Exploiting Multi-View Constraints for Scene Coordinates Regression ». Dans 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/iccvw.2019.00469.
Texte intégralFreitas, Rafael, Thiago Paixão, Rodrigo Berriel, Alberto Souza, Claudine Badue et Thiago Santos. « Relevant Traffic Light Localization via Deep Regression ». Dans Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2019. http://dx.doi.org/10.5753/eniac.2019.9306.
Texte intégralAmeperosa, Ezra, et Pranav A. Bhounsule. « Domain Randomization for Detection and Position Estimation of Multiples of a Single Object With Applications to Localizing Bolts on Structures ». Dans ASME 2019 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2019. http://dx.doi.org/10.1115/detc2019-97393.
Texte intégral