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[学位论文] 作者：苏凯祺,
来源：烟台大学 年份：2023
3D目标检测不仅是自动驾驶的关键技术,也广泛应用于智能机器人、AR、VR和生物医疗等众多领域。2D目标检测已经发展较为成熟,但高精度的3D目标检测仍是一项挑战。双目相机与其它传感器相比,价格便宜且提供深度信息,于是基于双目立体图像的3D目标检测成了当下研究......
[期刊论文] 作者：苏凯祺,阎维青,徐金东,,
来源：北京航空航天大学学报 年份：2021
3D目标检测是计算机视觉和自动驾驶中一项重要的场景理解任务。LiDAR可以提供准确的3D信息但价格昂贵，单目相机价格便宜却缺乏可靠的深度信息。因此，基于立体图像的3D目标检测方法成为当前研究的热点。当前基于立体图像的3D目标检测方法大多没有充分考虑多个目标......
[期刊论文] 作者：顾美琪,阎维青,魏鑫,苏凯祺,,
来源：中国科技论文 年份：2021
为充分考虑标签空间中多样性的影响,提出了一种新的多视图聚类方法。在标签空间中,首先将公共标签矩阵松弛为一致性部分和多样性部分,然后将其集成到基于多视图k-means矩阵分解的模型中;在数据空间中使用自权重策略对每个视图进行加权。为避免原始高维特征空间......
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