深度函数图先验下的非刚性形状配准

Nov, 2023

深度函数图先验下的非刚性形状配准

Non-Rigid Shape Registration via Deep Functional Maps Prior

Puhua Jiang, Mingze Sun, Ruqi Huang

TL;DR我们提出了一个基于学习的非刚性形状配准框架，无需对应关系监督，通过学习深度功能图所产生的高维嵌入来指导源网格向目标点云进行形变，动态更新并过滤对应关系以提高稳健性，在未进行对齐的输入下，我们训练了一个基于方向回归器的模型以降低对外在对齐的要求，实证结果表明，我们的方法在多个非刚性点云匹配基准数据集上取得了最先进的结果，并能够在具有显著外在和内在形变的挑战性形状对之间提供高质量的对应关系。

Abstract

In this paper, we propose a learning-based framework for non-rigid shape registration without correspondence supervision. Traditional shape registration techniques typically rely on correspondences induced by extrinsic proximity, therefore can fail in the presence of large intrinsic de

non-rigid shape registration correspondence supervision spectral mapping methods deep functional maps point cloud matching

发现论文，激发创造

DPFM: 深度部分函数映射

本文提出一种基于功能映射框架的学习方法，用于直接解决非刚性形状对应问题，包括局部对应和参考地图未知情况下的对应，该方法可以在监督或无监督的情况下进行训练，从数据中直接学习描述符，提高了模型的稳健性和精度，在多个基准数据集上取得了最新的研究成果。

Oct, 2021

深度几何函数映射：形状对应的鲁棒特征学习

提出了一种基于学习的方法，用于计算非刚性三维形状之间的对应关系。该方法利用从原始形状几何中直接学习的特征提取网络，结合一种基于功能映射表示的正则化地图提取层和损失函数，能够从比现有的监督方法少的训练数据中学习，并且比当前基于描述符学习的方法更加普适。

Mar, 2020

结构形状匹配的无监督深度学习

本篇论文提出一种新方法，使用无监督学习计算三维形状之间的对应关系。该方法使用描述符函数的非线性变换，并同时优化映射结果的全局结构性质，例如双射性或近似等度性，在最近邻域上进行匹配，从而有望在不需要先验信息的情况下建立三维形状集合内部的对应关系。

Dec, 2018

深度功能映射：用于稠密形状对应关系的结构化预测

该研究提出了一种新的学习框架，用于学习变形的 3D 形状之间的密集对应关系，通过使用一个在功能映射空间内的结构化预测模型，以及对两个形状定义的密集描述符场的输入和输出，得到在多个具有挑战性的基准测试中表现准确的对应关系。

Apr, 2017

强度谱形匹配的无监督学习

我们提出了一种新的基于学习的方法来进行 3D 形状匹配，可以在完全非监督的情况下进行训练，并可准确处理非等距形状、局部形状、不同离散化或拓扑噪声的形状。

Apr, 2023

深度功能映射中学习到的特征的理解和改进

本文探讨了深度函数地图方法中所学特征函数的本质以及如何将其用于点描述，在此基础上，我们提出了一种改进的方法来使学习特征的结构显著改进匹配结果，并成功地将内在和外在表面学习框架结合起来。

Mar, 2023

非刚性形状匹配的无监督地图关系再思考

我们提出了一种用于非刚性 3D 形状匹配的新型无监督学习方法。通过改进最新的深度功能映射方法，我们的方法适用于广泛的不同挑战性场景。我们系统地研究了功能映射解算器生成的功能映射和基于特征相似性的逐点映射之间的耦合关系，并提出了一种自适应功能映射解算器和顶点级对比损失以获得更具区别性的特征。在包括非同构形变、拓扑噪声和部分性等不同挑战性数据集上，我们证明了我们的方法明显优于现有的最先进方法。

Oct, 2023

通过学习的函数映射同步进行多路非刚性点云配准

利用 SyNoRiM，我们提供一种新的方法，通过同步点云上定义的学习功能的映射以联合注册多个非刚性形状，以既处理非刚性形状，又处理多体情况为特点，避免了点对点排列的昂贵优化。

Nov, 2021

时域变换中的形状配准

本文提出了一种基于 Transformer 的非刚性 3D 点云高效配准方法，该方法采用数据驱动方式，借鉴 Transformer 架构并结合表面密度估计，可在不同场景中实现点云配准、纹理传递和形状插值，验证实验表明其优于现有方法。

Jun, 2021

基于深度图匹配的稳健点云配准框架

本文提出了一种基于深度图匹配的 3D 点云注册框架，通过先将点云转化为图并提取每个点的深度特征，再用深度图匹配计算软对应矩阵，从而找到更正确的对应关系，实现了在有离群点和时间约束而没有好的变换初始化时的 3D 点云快速注册。

Mar, 2021