May, 2018

弱监督下的三维形状补全学习

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TL;DR本文提出了一种弱监督学习的三维形状补全方法，旨在解决从稀疏噪声点云进行三维形状补全的问题。与现有的数据驱动方法和基于学习的方法相比，该方法既不需要昂贵的优化步骤，也不需要直接监督，通过使用深度神经网络来学习最大似然拟合，具有高效和准确的形状补全能力。在来自 ShapeNet、ModelNet、KITTI 和 Kinect 的综合基准测试中，该方法能够与最近的完全监督基线相竞争，并且优于数据驱动方法，同时需要更少的监督并具有显着的速度优势。
3d shape completionsparse and noisy point cloudsweakly-supervised learning-based approachshape prioramortized maximum likelihood approach
发现论文，激发创造
  • 野外场景弱监督 3D 形状补全

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    Aug, 2020

  • 未见类别上的 3D 形状完成：一种弱监督方法

    通过构建先验库和分析输入和先验之间的相关性，本文提出了一种弱监督框架来从未见过的类别中重建完整的 3D 形状，并通过自监督形状细化模型进一步改进了粗糙形状，实验证明我们的方法明显优于现有方法。

    Jan, 2024

  • 具有质量感知形状补全的鲁棒三维跟踪

    通过形状补全方法构建稠密而完整的点云目标表示，从而实现鲁棒的三维跟踪，并借助体素化的关系建模模块和框精炼模块提高跟踪性能。

    Dec, 2023

  • 联合监督与自监督学习 3D 现实世界挑战

    本文介绍了基于自监督式多任务模型的方法，用于解决数据稀缺性和跨域数据集问题，提高 3D 形状分类与部分分割的效果。

    Apr, 2020

  • 基于多视角一致推理的三维形状补全

    本论文提出了一种基于多视角的 3D 物体形状填充方法，通过学习使用神经网络完成每个深度图像，能够在保证不过度远离已学习形状描述符的前提下，在多个视角之间实现几何一致性，优于之前的完成技术。

    Nov, 2019

  • 类别不可知形状补全的去噪和对比度

    本文介绍了一种深度学习模型，利用自我监督的力量来进行三维点云补足，估算缺失的部分和周围的上下文区域。

    Mar, 2021

  • 利用形状补全实现三维类脉冲跟踪

    本文探讨了形状完成技术在 LIDAR 三维物体追踪中的应用，设计了一个 Siamese 追踪器，通过对模型和候选形状进行编码，实现了更好的 3D 物体追踪。在 KITTI 追踪数据上的实验结果表明，该模型将成功率和准确率均提升了 3％以上。

    Mar, 2019

  • 无监督点云补全结构化潜空间学习

    本文提出了一种新的框架，学习了一个统一的、结构化的潜在空间，其中包括映射相关局部点云的多个完整的形状和遮挡代码对，并将这些代码合并以获取它们在统一潜在空间中的表示，通过建立这样一个统一的和结构化潜在空间，可以实现更好的局部 - 完整几何一致性和形状完成准确性，并在合成和现实世界的各种数据集上比现有的无监督方法表现更为出色。

    Mar, 2022

  • 基于点云的弱监督三维物体检测

    本文提出 VS3D，一个从点云中弱监督学习的 3D 目标检测框架，其中引入了无监督的 3D proposal 模块和跨模态知识蒸馏策略，在 KITTI 数据集上取得了优异的性能。

    Jul, 2020

  • 基于三维感知和几何一致性引导的自监督深度补全

    本研究提出了一种基于 3D 感知特征和多视角几何一致性的高精度自监督深度完成方法，通过构建 3D 感知空间传播算法和引入多视角几何约束，实现了无监督下的高精度深度完成，并在 NYU-Depthv2 和 VOID 等评测数据集上取得与有监督方法相媲美的性能。

    Dec, 2023