介绍了 D$^3$Fields 动态三维描述符场，它能够捕捉三维环境的动态性，并对语义特征和实例掩膜进行编码。在零样本机器人操作任务中，通过对不同背景、风格和实例的多视图二维观测进行特征插值，生成的融合描述符场允许灵活的目标规范。通过在现实世界和模拟环境中进行广泛评估，证明了 D$^3$Fields 在零样本机器人操作任务中具有良好的泛化和操作精度，相对于 Dense Object Nets 和 DINO 等最先进的密集描述符，D$^3$Fields 具有显著更好的泛化能力和操作准确性。

Sep, 2023

该论文提出了一种利用深度学习技术进行分层定位的方法，仅在候选位置上计算 2D-3D 匹配的精确位姿估计，从而实现在流行的移动平台上实时运行并拥有最先进的本地化性能，为机器人研究带来了新的前景。

Sep, 2018

本研究提出了一种隐式表示法，以捕捉物体表面在光场中的视觉外观，并证明了该方法能够在使用单个真实 RGB 图像和对应的三维形状信息时预测未见过的物体的视觉外观。该方法建立了一个连续的表面光场表示，独立于几何形状，并且在特定照明条件下可嵌入到可变自编码器中进行生成新的外观的任务中。

Mar, 2020

通过引入快速轻量级的框架，将图像和点云转换成具有地点鉴别性的描述符。实验结果表明，所提出的方法在实时执行的同时达到了最先进的性能，具有实际的泛化能力。

Mar, 2024

TransLoc3D 是一种新的点云全局描述算法，使用自适应感受野进行特征提取，利用外部 Transformer 捕捉长程特征依赖关系，能够有效地处理不同大小的物体、抑制噪声，并取得了现有方法不可比拟的高性能结果。

May, 2021

本文提出一种方法，通过单个 RGB 图像估计刚性物体的六自由度姿态，其中通过 3D 模型在摄像机视锥中采样三维查询点预测三维物体坐标，并借助全连接神经网络来实现神经对应场，最终使用 Kabsch-RANSAC 算法实现姿态估计，该方法在三个 BOP 数据集中都取得了最优结果。

Jul, 2022

该论文提出了一种基于联合三维几何和语义理解的新方法来解决计算机视觉中困难的视觉定位问题，该方法使用生成模型进行描述符学习，并在语义场景补全作为辅助任务进行训练，以使得生成的三维描述符具有鲁棒性，并能够实现在极端视角，光照和几何变化下的可靠定位。

Dec, 2017

本文提出了一种新颖的基于 3D 场景描述符和转换器与 2D 图像进行直接匹配的视觉重新定位方法，NeRF 作为 3D 场景表示，在统一特征匹配和场景坐标回归的同时，本模型在两个训练阶段学习可推广的知识和场景先验知识。此外，为了提高本模型在训练和测试间的鲁棒性，本文提出了一个外观适应层来明确地对齐 3D 模型和查询图像。实验证明，本方法在多个基准测试上实现了比其他基于学习的方法更高的定位精度。

Apr, 2023

使用不同 iable 渲染技术，利用几何对应场将深度神经网络从 RGB 图像中学到的知识传递到 3D 坐标系中，以优化 3D 姿态估计，并成功地在 Pix3D 数据集上实现了相对于现有方法高达 55％的改进。

Jul, 2020

本文提出了一种基于结构和图像的语义匹配方法，能够在诸如季节、亮度、天气和昼夜变化等多种条件下实现准确和稳健的视觉定位，实验证明该方法相较于现有技术有显著的提升。

Apr, 2019