2024年2月5日 · This study introduces a multilayer perceptron (MLP) error compensation method for real-time camera orientation estimation, leveraging a single vanishing point and road lane lines within a steady-state framework. The research emphasizes cameras with a roll angle of 0°, predominant in autonomous vehicle contexts.

本文联合深度卷积神经网络和概率图模型解决像素分类的问题（也叫做语义分割) 实验表明，利用DCNNs得到的最后一层特征，并不足以得到较好的分割结果。 这是因为DCNNs具有的特征不变性导致的。 分类问题训练出来的DCNNs特征往往具有位置不变性。 因为无论图片山的目标位置在哪里，图片山所有像素都需要对应一个类别。 为了解决DCNNs的位置不变性对分割问题所带来的问题，我们在DCNN的最后一层之后加了一个全连接的条件随机场 (CRF). 实验表明，我们提出 …

with small convolution kernels. The multi-layer perceptron (MLP) can model such long-distance information, but it requires a fixed input size. In this paper, we proposed Recon3DMLP, a hybrid of CNN modules with small kernels for low-frequency reconstruction and adaptive MLP (dMLP) modules with large kernels to boost the high-frequency recon-

MLP-Mixer, ResMLP和gMLP，其架构与图像大小相关，因此在目标检测和分割中是无法使用的。 而CycleMLP有两个优点。 (1)可以处理各种大小的图像。 (2)利用局部窗口实现了计算复杂度与图像大小的线性关系。 Cycle Fully-Connected Layer (Cycle FC) 和 Channel FC 、Spatial FC比较. Channel FC:在空间大小为“1”的通道维度上聚合特征。 它可以处理各种输入尺度，但不能学习空间上下文。 Spatial FC (MLP-Mixer, ResMLP， & gMLP):在空间维度上有一个全局感受野。 但 …

2023年10月1日 · The multi-layer perceptron (MLP) can model such long-distance information, but it requires a fixed input size. In this paper, we proposed Recon3DMLP, a hybrid of CNN modules with small kernels for low-frequency reconstruction and adaptive MLP (dMLP) modules with large kernels to boost the high-frequency reconstruction, for 3D MRI reconstruction.

2023年9月21日 · In this paper, we conduct an extensive grid search on NeRF's multi-layer perceptron (MLP) parameters to examine their impact on image quality. We analyze the results by varying parameters related to the MLP architecture, such as …

2021年10月21日 · 本文提出了空间移位mlp(s2-mlp)，这是一种基于纯mlp的架构，用于图像识别任务。 S2-MLP通过空间移位操作实现了patch之间的通信，避免了过度拟合问题，同时减少了对大量训练数据的依赖。

In object space, the valid imaging region of a lens is a frustum (as shown in Fig. 2(c)) that is defined by the field of view (FoV), sensor size, minimum depth, and maximum depth.

MLP 是指多层感知器（Multilayer Perceptron），是一种基础人工神经网络模型（ANN，Artificial Neural Network）。MLP 能够将信息逐层重新组合，每层重组的信息经过激活函数的放大或抑制后进入下一层的数据重组，从而实现特征提取和知识获取。

Field of View (FoV), panoramic images with an ultra-wide FoV of 360 , deliver complete scene perception in outdoor driving environments (Fig.3a-(2)) and indoor scenarios (Fig.3a-(5)). However, panoramic images often have large image distor-tions and object deformations due to the intrinsic equirectangular projection [8], [9].