本文提出一种新的方法，通过联合优化 CAD 模型对齐以及场景布局的估计，显式建模物体间及物体与布局之间的相互关系，通过引入 Hierarchical layout prediction 方法和 message-passing graph neural network 模型，实现了全局一致的场景 CAD-based 表示，实验结果表明相比现有算法准确率显著提高，对于增强现实或虚拟现实等内容创建等应用具有广泛的适用性。

Mar, 2020

一个新的端到端方法可以将嘈杂，不完整的三维扫描转换为干净，完整的物体几何，通过对齐 CAD 模型并在对称感知稠密对象对应预测配对的 Procrustes 坐标系改进，该方法可以单次前向传递地将 CAD 模型与扫描的对象对齐，比以前的数据驱动方法快约 250 倍，并且性能超过现有技术。

Jun, 2019

通过使用 FastCAD 方法，可以实时地检索和对齐给定场景中的所有对象的 CAD 模型，同时预测对齐参数和形状嵌入，加快了推理时间并提高了 3D 重建和对齐的准确性。

Mar, 2024

基于 CAD 模型基元从 RGB 图像中感知 3D 结构可以有效地实现基于三维物体的场景表示，本文提出了 DiffCAD，这是一种第一个弱监督的条件生成方法，可以从 RGB 图像中检索和对齐 CAD 模型，通过扩散学习隐式概率模型来捕捉 CAD 对象在图像中的形状、姿态和尺度，实现了多个假设生成和对深度 / 尺度和形状匹配的歧义进行建模。

Nov, 2023

本文介绍了一种用于三维目标姿态估计的新方法，将 RGB 图像与 CAD 模型匹配以实现目标姿态估计，通过学习选择关键点并保持视角和模态不变性的目标，消除了对昂贵的三维姿态注释的需求，并通过大量实验证明了该方法能够可靠地估计 RGB 图像中的目标姿态以及推广到训练期间未看到的目标实例。

Nov, 2018

ROCA 是一种新颖的端到端方法，用于从形状数据库中获取和对齐 3D CAD 模型到一幅输入图像，从而实现对 2D RGB 观察场景的 3D 感知，该方法基于密集的二维 - 三维物体对应和 Procrustes 对齐的可微对齐优化，同时通过利用 2D-3D 对应来学习几何相似的 CAD 模型，从而为 CAD 检索提供稳健的对齐结果。实验结果表明，在来自 ScanNet 的具有挑战性的实际图像中，ROCA 显著提高了检索感知 CAD 对齐精度，从 9.5% 提高到 17.6%。

Dec, 2021

我们提出了一种自动化和高效的方法，用于检索通过移动 RGB-D 相机捕获的场景中物体的高质量 CAD 模型及其姿势，并使用渲染对比和蒙特卡洛树搜索算法实现了物体检索、CAD 模型和姿势估计的快速搜索。

Sep, 2023

本文介绍了 ScanNet 数据集的构建，该数据集包含 2.5M 的视图和 1513 个场景，提供了 3D 摄像机姿势、表面重构和语义分割等信息，并表明使用此数据集可以在 3D 场景理解任务中实现最先进的性能。

Feb, 2017

本文提出了一种基于 CAD 模型的方法，结合现有的大规模三维模型数据集，构建了一种可以检测现实世界图像中物体的 CAD 模型表示方法，并且证明了与现有技术相比，该方法在真实世界图像中有着优势。

Jul, 2020

利用表面法线预测和外观线索从大型 CAD 库中检索 2D 静态图像中所描述的物体的 3D 模型，该模型基于预训练 Oxford VGG 卷积神经网络（CNN），实现了关于表面法线预测的 NYUv2 RGB-D 数据集的最新准确性，并在姿态和风格的联合学习中实现了所述的 3D 模型检索操作。

Apr, 2016