Mar, 2024

Diff-Reg v1：用于配准问题的扩散匹配模型

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TL;DR建立可靠的对应关系对于 3D 和 2D3D 对准等任务至关重要。为了解决大变形、尺度不一致和模糊匹配问题所带来的挑战，本文引入了一种用于建立鲁棒对应关系的扩散匹配模型，在双随机矩阵空间内将对应估计视为去噪扩散过程，逐步去噪（细化）双随机匹配矩阵至准确的匹配矩阵，以进行高质量的对应估计。该方法在 3D 和 2D3D 对准任务上的评估验证了其有效性。
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发现论文，激发创造
  • Diff-PCR：基于扩散的点云配准中的双随机矩阵空间对应搜索

    利用去噪扩散模型在双随机矩阵空间内预测最优匹配矩阵的搜索梯度，沿着这个梯度迭代地寻找更好的解，以提高点云配准的效果。

    Dec, 2023

  • DiffMatch: 密集匹配的扩散模型

    提出了 DiffMatch 框架，使用基于扩散的条件去噪模型显式地建模了两个术语：数据项和先验项，以解决匹配模糊性问题，实验证明其优于现有技术。

    May, 2023

  • 基于 SE (3) 扩散模型的点云配准方法用于鲁棒的 6D 物体位姿估计

    本研究介绍了一种基于 SE (3) 扩散模型的点云注册框架，用于实现现实场景下的 6D 物体姿态估计。我们的方法将 3D 注册任务作为一种去噪扩散过程，逐步改进源点云的姿态，以与模型点云精准对齐。通过 SE (3) 扩散过程和 SE (3) 反向过程对我们的框架进行训练。

    Oct, 2023

  • PCRDiffusion：基于扩散的点云配准概率模型

    我们提出了一个新的框架，将点云配准问题看作是从噪声变换到对象变换的去噪扩散过程，并通过生成模型和统一概率表达解决了代表性的判别任务之一 - 点云配准问题。

    Dec, 2023

  • FreeReg: 集成预训练扩散模型和单目深度估计的图像到点云注册

    图像与点云之间的特征匹配问题是图像到点云配准的基本问题。通过预训练的大规模模型来统一图像和点云之间的模态，并在同一模态内建立可靠的对应关系。我们利用深度到图像扩散模型提取的中间特征即扩散特征在图像和点云之间具有语义一致性，这使得粗糙但稳健的跨模态对应关系的建立成为可能。在由单目深度估计器产生的深度图上进一步提取几何特征，通过匹配这些几何特征，显著提高了扩散特征产生的粗糙对应关系的准确性。在三个公共室内外基准测试上，通过直接利用这两种特征，该方法平均提高了 20.6％的内点比率、三倍的内点数目和 48.6％的配准召回率相比现有最先进方法。

    Oct, 2023

  • 6D-Diff: 一个用于 6D 物体姿态估计的关键点扩散框架

    基于扩散模型和逆扩散算法的 6D 物体姿态估计框架，在减少噪声和不确定性的基础上实现准确的 2D-3D 对应，并通过对物体特征进行条件优化，取得了较好的性能。

    Dec, 2023

  • 利用扩散模型改进 2D-3D 稠密对应关系以提高 6D 物体姿态估计

    比较了基于 GAN 和扩散模型的图像翻译网络在 6D 物体姿态估计任务中的表现，结果表明扩散模型优于 GAN，揭示了进一步改进物体姿态估计模型的潜力。

    Feb, 2024

  • DiffusionPCR: 强韧多步点云配准的扩散模型

    我们提出了一种基于扩散密集噪声去除的概率模型来解决点云配准问题，通过将离线模型的预测结果映射到真实结果来训练模型，并且通过旋转矩阵的变换和刚体变换的辅助信息逐步提高配准的准确性。在 3DMatch 和 3DLoMatch 上的实验证明了我们的 DiffusionPCR 在注册率方面具有世界领先水平 (95.3%/81.6%)。

    Dec, 2023

  • 图像扩散中的紧急对应

    本文提出 DIffusion FeaTures (DIFT) 方法来确立图像之间的对应关系，在稳定扩散的情况下，DIFT 均能够在语义、几何和时间上优于弱监督方法以及其他对照组，尤其是在 SPair-71k 基准测试中，DIFT 相对于 DINO 和 OpenCLIP 的准确率分别提高了 19 个和 14 个点，即使在总体性能上表现相当的情况下，在 18 个类别中有 9 个可以超越最先进的监督方法。

    Jun, 2023

  • 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