預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)散大模型取得點(diǎn)云-圖像配準(zhǔn)SoTA！

現(xiàn)有方法往往是：用一個2D特征提取網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征；用一個3D特征提取網(wǎng)絡(luò)提取點(diǎn)云特征；然后根據(jù)pixel-to-point對應(yīng)關(guān)系真值通過Metric...

2023-10-29 標(biāo)簽：圖像點(diǎn)云大模型 1238 0

CVPR2023 I BUFFER：點(diǎn)云配準(zhǔn)中卓越精度、高效性和泛化性的完美平衡

總體而言，現(xiàn)有基于對應(yīng)關(guān)系方法的局限性在于兩個方面。首先，目前還沒有統(tǒng)一、高效、通用的特征學(xué)習(xí)框架。許多 patch-wise 方法通常采用復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)和...

2023-10-16 標(biāo)簽：算法深度學(xué)習(xí)點(diǎn)云 1439 0

CVPR2022;直接從點(diǎn)云提取3D基元

(i）實(shí)例分割 ：定義將每個點(diǎn)分配給某個片段 k{1 ...K} 的可能性，其中每個片段都是擠壓柱面(ii) 基礎(chǔ)桶分割:實(shí)例化為 ,表示桶點(diǎn),表示底座...

2023-10-12 標(biāo)簽：編碼器3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 803 0

總結(jié)！三維點(diǎn)云基礎(chǔ)知識

該方法具體通過六個步驟實(shí)現(xiàn)：圖像的采集、系統(tǒng)相機(jī)標(biāo)定、特征模板匹配、圖像處理、三維仿真匹配以及三維重建。首先，通過兩個相機(jī)于不同位置對待測物體進(jìn)行圖像信...

2023-09-01 標(biāo)簽：傳感器圖像處理點(diǎn)云 2544 0

三維場景點(diǎn)云理解與重建技術(shù)

三維場景理解與重建技術(shù)主要包含場景點(diǎn)云特征提取、掃描點(diǎn)云配準(zhǔn)與融合、場景理解與語義分割、掃描物體點(diǎn)云補(bǔ)全與細(xì)粒度重建等，在處理真實(shí)掃描場景時，受到掃描設(shè)...

2023-08-08 標(biāo)簽：三維數(shù)字化點(diǎn)云 1726 0

0參數(shù)量+0訓(xùn)練，3D點(diǎn)云分析方法Point-NN刷新多項(xiàng)SOTA

首先，我們可以通過插入簡單的線性層，來構(gòu)建 Point-NN 的參數(shù)化網(wǎng)絡(luò)，Point-PN。由于 Point-NN 具有強(qiáng)大的非參數(shù)基礎(chǔ)，所構(gòu)建出的 ...

2023-07-19 標(biāo)簽：模塊編碼器點(diǎn)云 903 0

首篇！Point-In-Context：探索用于3D點(diǎn)云理解的上下文學(xué)習(xí)

隨著基于廣泛數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大模型興起，上下文學(xué)習(xí)（In-Context Learning）已成為一種新的學(xué)習(xí)范式，在自然語言處理（NLP）和計算機(jī)視覺（CV...

2023-07-13 標(biāo)簽：計算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集點(diǎn)云 1046 0

如何實(shí)現(xiàn)面向三維點(diǎn)云的信息豐富的旋轉(zhuǎn)不變特征

其中表示旋轉(zhuǎn)矩陣，表示平移向量， 是殘差誤差。在實(shí)踐中，由于這個問題的非凸性，同時找到對應(yīng)關(guān)系和估計變換是不可行的。但是，如果可以確定具有一對一對應(yīng)關(guān)系...

2023-05-10 標(biāo)簽：3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)云 852 0