ECCVJul, 2018

3DFeat-Net: 基于弱监督的点云局部 3D 特征匹配

PDF
TL;DR本文提出 3DFeat-Net 算法，利用弱监督学习 3D 特征检测器和描述符，通过对齐和注意机制学习 GPS/INS 标记的 3D 点云的特征对应关系，无需显式指定匹配点群，实验表明其在室外重力对齐数据集上取得了最优表现。
发现论文，激发创造
  • D3Feat：3D 局部特征的密集检测与描述的联合学习

    本文提出了一种新型实用的学习机制，利用三维全卷积网络，旨在稠密地预测每个三维点的检测分数和描述特征，并通过自监督的检测器损失，在训练过程中指导即兴的特征匹配结果。最后，我们的方法在 3DMatch 和 KITTI 数据集的室内和室外场景中，均取得了最先进的结果，并在 ETH 数据集上展现了其强大的概括能力，为实现准确快速的点云对其，提出了一种可靠的特征检测器。

    Mar, 2020

  • 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

  • 弱监督点云变换器用于 3D 目标检测

    本文提出了一种用于 3D 物体检测的弱监督点云变换器框架，旨在降低对训练所需监督的数量，以减少对 3D 数据集进行注释的高成本，通过使用投票网络选择高质量的预设锚点，将信息提炼到学生网络和教师网络。

    Sep, 2023

  • 弱监督的三维局部描述符学习用于点云配准

    WSDesc 是一种在弱监督下学习 3D 局部描述符的新方法，通过学习最佳支持来优化体素化中的局部支持大小，并采用基于偏离刚性的新型配准损失来训练提取的描述符，其在现有的几何配准基准测试中均表现良好。

    Aug, 2021

  • 基于 Lidar 点云的弱监督三维物体检测

    本文提出一种基于弱监督学习的 3D 物体检测方法，只需要少量弱标记场景和少量精确标记的物体实例来训练，而且使用该方法训练的模型可以作为 3D 物体注释器使用，并显示出提高性能的潜力。

    Jul, 2020

  • 基于多路径区域挖掘的弱监督 3D 空间点云语义分割

    本研究提出了一种利用弱标签预测三维点云中点级结果的方法，使用分类网络训练生成伪点级标签，再使用点级伪标签以全监督方式训练点云分割网络，实验结果在 ScanNet 数据集上证明了该方法的有效性。

    Mar, 2020

  • Triangle-Net：面向点云学习的鲁棒性

    提出了一种基于图结构和神经网络的方法，能够同时实现旋转、平移、缩放的不变性以及点云稀疏程度的稳健性，此方法在模型识别与检索任务方面，其性能可显著提高。

    Feb, 2020

  • PPFNet: 全局上下文感知的局部特征用于强健的三维点匹配

    本文提出 PPFNet——Point Pair Feature 网络，用于深度学习全局细节感知的三维局部特征描述符，以在无组织的点云中找到对应点。通过在纯几何图形上学习本地描述符，并高度关注全局上下文，实现 3D 表示为点对特征及局部邻域内的点和法向量的组合，并使用新型 N-tuple loss 和架构将全局信息自然地注入本地描述符中，实现量化和定性评价，证明了上述方法在 3D 描述符提取性能中的作用。

    Feb, 2018

  • 2D3D-MatchNet：学习在 2D 图像和 3D 点云之间匹配关键点

    本研究提出了一种名为 2D3D-MatchNet 的深度网络结构，能够直接从图像和点云中的 2D 和 3D 关键点描述符中匹配和建立 2D-3D 对应关系，并用于视觉位姿估计，结果表明该方法是可行的。

    Apr, 2019

  • 学习紧凑的几何特征

    通过优化映射高维直方图到低维欧氏空间的深度网络，学习代表无序点云中点周围局部几何的特征，其表现出比现有局部特征更高的精度、紧凑性和鲁棒性，可在机器人和三维视觉的不同应用中进行几何配准。

    Sep, 2017