CVPRMar, 2019

PointNetLK: 使用 PointNet 实现鲁棒高效的点云配准

PDF
TL;DR本文提出了一种基于 Lucas & Kanade (LK) 算法的 PointNet 学习可变成像函数的方法，以便将其应用于点云配准问题，并且构建了一个单可训练的递归深度神经网络，提高了点云配准的计算效率以及推广到不同形状类别中的性能表现。
pointnetpoint cloudspoint cloud registrationlucas & kanade algorithmdeep learning
发现论文，激发创造
  • PCRNet: 使用 PointNet 编码的点云配准网络

    该论文提出了一个新框架，利用 PointNet 表征对齐点云和执行注册，以实现跟踪，3D 重建和姿态估计等应用，能够根据点云的形状信息生成特定形状或通用的方法，并具有噪声和数据初始化错位的鲁棒性。

    Aug, 2019

  • 一种框架以注册它们所有: PointNet 编码用于点云对齐

    本文提出了一种新的基于 PointNet 编码的点云对齐和配准框架，避免了 ICP 等流行配准方法中的计算昂贵的对应点搜索步骤，适用于 3D 重建、跟踪和姿态估计等应用，能够处理噪声、初始错位以及粗糙点云，并通过大量模拟和真实实验验证了算法的有效性和性能优势。

    Dec, 2019

  • PointNet：基于点集的深度学习用于三维分类和分割

    本文提出 PointNet 网络，通过直接消耗点云数据并尊重其排列不变性，实现了一个统一的架构，可用于物体分类、局部分割和场景语义解析等多种应用，并在理论和实验方面都有较好表现。

    Dec, 2016

  • MaskNet：一个完全卷积网络，用于估计内点

    本文介绍了一种基于完全卷积神经网络的技术，旨在解决点云处理过程中的数据缺失与冗余问题，该方法可以提高基于学习的和经典的点云配准方法的准确性，并在真实世界与合成数据集上进行了测试和演示。

    Oct, 2020

  • 图像与激光雷达点云的端到端二维到三维配准用于车辆定位

    本研究提出了一种名为 I2PNet 的新型端对端 2D-3D 注册网络，该网络能够精确定位机器人并在相机 - LiDAR 在线校准方面表现出色。

    Jun, 2023

  • 高效点云配准的动态网络

    该论文介绍了一种动态方法，通过多次迭代点云数据的注册过程，识别匹配点聚类区域，从而删除噪点，并通过评估每个注册阶段的结果以提高网络效率。实验证明，该模型相较于其他方法在相似结果上显著减少时间消耗，室内数据集 (3DMatch) 速度提升超过 41%，室外数据集 (KITTI) 速度提升 33%，同时保持竞争性的注册召回需求。

    Dec, 2023

  • PRNet: 针对局部到局部注册的自监督学习

    本论文提出了一种名为 PRNet 的简单、灵活和通用的框架，用于部分到部分的点云配准，它使用深度神经网络处理对齐和部分匹配问题的非凸性，并且 PRNet 适用于部分到部分的配准，并在合成数据上优于 PointNetLK、DCP 和非学习方法。

    Oct, 2019

  • 部分重叠点云的快速稳健配准

    该研究提出了一种新的部分重叠点云的实时配准方法，利用点云的特征编码器和基于图的注意力网络来学习和优化对应关系，实现了与现有方法相当的性能和更快的推理速度。

    Dec, 2021

  • 大规模点云的全卷积点网络

    提出了一种用于处理大规模 3D 数据的一般用途的全卷积网络，具有内部将无组织的点云转换为有序结构以通过 3D 卷积处理的能力，可用于许多 3D 任务的通用点云描述符。在语义体素分割，语义部分分割和 3D 场景字幕数据集上进行了评估。

    Aug, 2018

  • 零样本点云配准

    本研究提出了一种零样本点云配准方法 ZeroReg，通过将图像特征从关键点传递到点云中，利用 3D 几何邻域信息构建时引入的图像特征来解决传统方法中需要在特定数据集上进行训练的问题，因此，ZeroReg 可在点云配准任务中实现出色的性能。

    Dec, 2023