CVPRNov, 2019

完美形状：从 2D 标志点中可证明的最优 3D 形状重建

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TL;DR该研究通过采用三维可变形形状模型，将三维形状重建问题转化为相机姿态和线性形状参数的联合优化，使用 Lasserre 的 SOS 松弛层次来解决问题，并通过添加一个异常值剔除层和使用新的 TLS robust 代价函数来解决 TLS 问题，研发出一个鲁棒的三维形状重建算法 Shape#，可以容忍 70% 的异常值，达到了最先进的性能。
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发现论文，激发创造
  • 从二维特征点估计三维形状：凸松弛方法

    本文提出了一种基于凸形式的方法，用于解决在单个图像中给定一组二维路标的情况下估计物体三维形状的问题，解决了现有方法中对于相机姿态和形状参数的联合估计需要解决非凸优化问题导致的初始化敏感性问题，本文方法能够恢复精确的三维形状且应用在人体姿势和汽车形状估计中。

    Nov, 2014

  • 一环统治全局：具有离群点的可验证强鲁棒性几何感知

    本文提出了第一种通用且实用的框架，用于设计可证明的算法以应对大量离群值的情况下进行鲁棒几何感知，该算法使用截断最小二乘（TLS）代价函数，TLS 估计可以重新构制为多项式环上的优化，支持证明获得 TLS 问题的全局最小值，同时也可以使用斯内尔定理进行基础缩减，使用 SOS 松弛的双优化认证器，大大减小了 SDP 优化问题的复杂度，解决了当前 SDP 求解器无法解决的大规模问题。

    Jun, 2020

  • 基于凸松弛的三维形状估计稀疏表示方法

    本文提出了一种基于稀疏表示的 3D 形状重构方法，通过解决优化问题中的非凸性，利用单个图像恢复了物体形状，并且提出了一个鲁棒的方法来处理二维对应关系中的大量误差。实验证明该方法可用于从单个图像中恢复 3D 人体姿势和汽车模型，相较于非凸基线方法，能够获得更好的效果。

    Sep, 2015

  • 基于类别的三维物体感知的最优姿态和形状估计

    本文提出了一个主要解决物体类别感知问题的非凸优化模型，其中包括针对模型内部变异性的解决方案，将图形学和优化算法相结合，以提高汽车姿态估计等领域的精度和鲁棒性。

    Apr, 2021

  • 使用拉普拉斯网格的基于模板的单目三维形状恢复

    通过扩展 Laplacian formalism，我们可以将单目 3D 形状重建转化为更好处理的问题，通过简单地解决线性最小二乘问题可以快速可靠地消除异常值。这使我们能够实时地降低表面重建问题的维度而不会损失准确性。

    Mar, 2015

  • 确证最优离群点鲁棒几何感知：半定松弛和可扩展全局优化

    该研究提出了第一个通用且可扩展的框架，用于设计可靠的几何感知算法，以在存在异常值的情况下证明其准确性，并在六个几何感知问题上进行了评估。

    Sep, 2021

  • TEASER：快速且可认证的点云配准

    提出了一个名为 TEASER 的算法，它使用 TLS 成本和图论框架来解决 3D 点集之间的快速且可靠的配准问题，能够在存在大量离群值的情况下有效地工作。该算法还提供了理论误差界限，并且在标准和 3DMatch 基准测试中都表现出跨越式的性能优势。

    Jan, 2020

  • Intrinsic3D： 高质量的 3D 重建，通过联合外观和几何优化，带有空间变化照明

    本文提出一种新的方法，可同时优化几何编码、纹理以及材料和场景照明，以从消费级 RGB-D 传感器中获得高质量的 3D 重建。

    Aug, 2017

  • SAMP：用于四维车辆重建的形状和运动先验

    使用三维形状和运动先验来规范车辆的轨迹和形状，并通过在序列立体图像中施加共同的形状和运动模型，从而实现对车辆的姿态和形状的推断，得到了在 KITTI 数据集上的最新成果。

    May, 2020

  • 球体对齐：用于相机姿态估计的全局最优球形混合对齐

    该研究介绍了一种通过鲁棒性目标函数和全局搜索策略来在混合模型中对 2D-3D 对应关系进行估计，进而实现准确摄像机姿态获取的方法，并且在经过综合评估后证明该算法在处理具有挑战性的真实和合成数据集方面，优于现有方法，可靠地收敛到全局最优解。

    Dec, 2018