CVPRNov, 2017

学习少即是多 - 通过三维表面回归实现六自由度相机定位

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TL;DR本文针对如何从单个 RGB 图像中在给定的 3D 环境中预测 6D 相机姿态这一问题，通过设计并使用一个名为完全卷积神经网络的组件实现了高效、高精度和鲁棒性训练的端到端可训练的管道。令人惊奇的是，网络仅依靠单一视角的约束条件即可自动发现 3D 场景几何，甚至在没有利用场景 3D 模型的情况下，也能比现有技术更优秀。
发现论文，激发创造
  • 视觉定位的分层场景坐标分类和回归

    本研究提出了一种新的基于层次场景坐标网络的方法，用于从单个 RGB 图像中逐步预测像素场景坐标，并在单幅图像中取得了新的最佳单色彩 RGB 定位性能，同时也减小了性能差距。

    Sep, 2019

  • 通过密集场景匹配学习相机定位

    本文提出一种基于 DSM 和 CNN 的相机场景无关的定位方法，可应用于大范围场景，能够在时间领域实现额外的性能提升，大大优于 SANet 等现有方法。

    Mar, 2021

  • 基于图像的定位的场景坐标和对应关系学习

    本篇论文提出了一种使用深度学习，通过像素级的场景坐标回归来进行相机姿态估计的方法，并通过回归的置信度值对相应的姿态进行自我校正和提高精度。

    May, 2018

  • 从姿态中隐式学习场景几何用于全局定位

    通过利用少量的标签数据（即相机姿态），本文提出了一种学习方法，将这些标签与刚性对齐相结合，学习场景的三维几何表示，并将其用于估计相机的六自由度姿态，从而提高了定位的准确性。

    Dec, 2023

  • 使用 DSAC 从 RGB 和 RGB-D 图像中进行视觉相机重定位

    这篇论文介绍了一种基于学习的系统，可以通过单个输入图像相对于已知环境估计相机的位置和方向，该系统采用了深度神经网络和可完全微分的姿态优化，可以适应不同应用程序，包括使用 RGB-D 或 RGB 图像进行训练，并可以使用环境的三维模型进行训练，但不是必需品。

    Feb, 2020

  • Deep-6DPose：从单个 RGB 图像中恢复 6D 物体姿态

    本文介绍了一种名为 Deep-6DPose 的端到端深度学习框架，可以从单个 RGB 图像中同时检测、分割并恢复目标实例的 6D 姿态。实验表明，Deep-6DPose 比目前基于 RGB 的多阶段姿态估计方法更快，并且在标准的姿态基准数据集上显示出与现有方法相当的好的效果。

    Feb, 2018

  • DeLS-3D: 3D 语义地图的深度定位与分割

    该研究提出了一种基于深度学习的统一框架，通过将相机视频、运动传感器（GPS/IMU）和三维语义地图进行传感器融合，以实现自主驾驶、自我定位和场景分类等多个应用领域中场景解析和相机姿态同时处理的目的。研究使用的技术包括渲染技术，使用相机姿态和三维语义地图生成标注地图，并在深度神经网络中进行联合训练，以提高姿态估计精度。该研究表明，相较于单一传感器，传感器融合对于目标跟踪及姿态估计具有更高的鲁棒性和准确性。

    May, 2018

  • 基于全局唯一实例坐标回归的大规模联合语义重定位与场景理解

    本研究提出了一种新颖的联合语义本地化和场景理解方法，通过训练卷积神经网络，通过物体实例的自我表征和 6-DoF 相机姿态预测来实现 3D 场景坐标估计，并且相比直接姿态回归或基于场景坐标的姿态估计算法更加准确。

    Sep, 2019

  • 通过点云的监督学习实现 6D 物体姿态回归

    本文提出了一种利用点云深度信息并结合卷积神经网络和几何姿态优化，分别使用旋转和平移回归网络的方法来估算已知 3D 物体的 6 自由度姿态，其中通过旋转轴角表示旋转并使用测地线损失函数进行回归，实验结果在 YCB-video 数据集上明显优于现有方法。

    Jan, 2020

  • 从姿势 RGBD 数据学习预测场景级隐式 3D

    本文提出了使用隐式函数进行场景级别三维重建的方法，利用 RGBD 数据对三维重建进行预测，与使用网络相比具有更好的鲁棒性和更少的标注要求。

    Jun, 2023