Mar, 2020

PointLoc: LiDAR 点云定位的深度姿态回归器

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TL;DR本研究提出一种新型的端到端基于学习的 LiDAR 重定位框架，名为 PointLoc，它直接利用单个点云作为输入来推导 6-DoF 位姿，无需预先构建地图。该框架基于 PointNet，使用自我关注机制，能够高效地从 360 度 LiDAR 输入帧估计 6-DoF 位姿，并在实验中表现出较高的重定位精度。
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发现论文，激发创造
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    Dec, 2017

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    Jan, 2020

  • 回到未来：从像素到姿态学习鲁棒的相机定位

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    Mar, 2021

  • HypLiLoc：基于超几何融合的高效 LiDAR 位姿回归

    提出了一种名为 HypLiLoc 的新型 LiDAR 姿态回归模型，通过多模态特征提取和多空间嵌入，实现了高效的 LiDAR 重定位，并在室外和室内数据集上获得了最先进的性能。

    Apr, 2023

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    本文提出了一种基于学习的方法，用于在点云数据中完成刚性物体的 6 自由度姿态估计，并且相比于使用 RGB 信息进行物体检测的方法，本方法可以通过初始检测到最终转换估计阶段处理无序的点集来实现准确的姿态估计，有些情况下还能够超过在相同数据上训练的最先进的方法.

    Dec, 2019

  • DeepPCO: 深度并行神经网络实现的端到端点云里程计

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    Oct, 2019

  • 从姿态中隐式学习场景几何用于全局定位

    通过利用少量的标签数据（即相机姿态），本文提出了一种学习方法，将这些标签与刚性对齐相结合，学习场景的三维几何表示，并将其用于估计相机的六自由度姿态，从而提高了定位的准确性。

    Dec, 2023

  • CyberLoc：实现准确的长期视觉定位

    CyberLoc 是一种图像定位管道，可在困难条件下实现稳健且准确的长期位姿估计；该方法由四个模块组成，包括地图构建、基于单个图像的定位、一致性最大化、鲁棒姿态优化，实验结果表明该方法能够在 Map-based Localization for Autonomous Driving 中获胜

    Jan, 2023

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    本文提出了一种基于单目摄像头和单个 LiDAR 的方法，用于大规模场景下的 3D 多人姿态估计。通过设计一种有效的多模态融合策略，并充分利用时间信息来指导网络学习自然和连贯的人类运动，以点云的固有几何约束为自我监督，用图像上的 2D 特征点进行弱监督，无需依赖于任何 3D 姿态注释。实验结果表明了该方法的优越性和泛化能力。

    Nov, 2022

  • 学习少即是多 - 通过三维表面回归实现六自由度相机定位

    本文针对如何从单个 RGB 图像中在给定的 3D 环境中预测 6D 相机姿态这一问题，通过设计并使用一个名为完全卷积神经网络的组件实现了高效、高精度和鲁棒性训练的端到端可训练的管道。令人惊奇的是，网络仅依靠单一视角的约束条件即可自动发现 3D 场景几何，甚至在没有利用场景 3D 模型的情况下，也能比现有技术更优秀。

    Nov, 2017