Jun, 2024

AirPlanes: 通过 3D 一致嵌入实现准确的飞机估计

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TL;DR本文提出一种新方法，通过预测多视角一致的平面嵌入来辅助几何方法，将点进行聚类成平面，从而解决了在场景中估计平面表面的问题，并在 ScanNetV2 数据集上表明，该方法优于现有方法和强基线的平面估计任务。
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发现论文，激发创造
  • PlaneFormers：从稀疏视图到三维重建

    本文提出了一种用于从有限重叠的图像重建场景平面表面的方法，并介绍了一种新的基于 transformer 的简化方法，PlaneFormer，它是通过对 3D 感知平面记号应用变换器来进行 3D 推理。实验表明，本文的方法比之前的方法更加有效。

    Aug, 2022

  • 基于关联嵌入的单张图像分块平面三维重建

    本文提出了一种基于联想嵌入的两阶段方法，旨在从单个图像中同时分割平面实例并恢复三维平面参数，并且可以检测任意数量的平面，并且该方法可实现 30 fps 的运行速度，因此适用于实时应用，例如视觉 SLAM 和人机交互。

    Feb, 2019

  • 从 3D 激光扫描中提取有限平面的最大似然方法

    本文提出了一种严格的概率方法来检测有限平面，该算法通过自下而上的聚类技术从底部构建平面，利用光线路径信息计算测量似然性，不依赖于点到平面距离，可以应用于机器人系统的不同领域。

    Oct, 2019

  • PlanarRecon：基于单目视频的实时 3D 平面检测与重建

    PlanarRecon 是一种基于神经网络的新框架，通过在视频中逐渐检测 3D 平面，实现了对场景的全局连贯检测与重构，并在 ScanNet 数据集上取得了最新的最优性能。

    Jun, 2022

  • 欧氏空间和嵌入空间中基于边界感知的点聚类方法用于屋顶平面分割

    通过使用多任务深度网络在欧几里德空间和嵌入空间中构建的点聚类方法来解决屋顶平面分割中边界问题，并构建了合成数据集和真实数据集验证了该方法的显著优越性。

    Sep, 2023

  • 从单张图像进行 3D 平面检测和重建的 PlaneRCNN

    本论文提出一种称为 PlaneRCNN 的深度神经结构，可以从单个 RGB 图像检测和重构分段平面曲面，并且在基准测试中表现明显优于现有最先进的方法，具有重要的机器人学、增强现实和虚拟现实应用价值。

    Dec, 2018

  • 多任务计划形状重建与特征扭曲引导

    基于改进的实例分割架构的实时平面重建模型 SoloPlanes，同时预测每个平面实例的语义、平面参数和分段平面实例掩码，通过提供特征空间中的多视角指导，在单张图像推理时同时预测语义，并以 43 帧每秒的实时预测效果。

    Nov, 2023

  • PlaneDepth: 基于正交平面的自监督深度估计

    本文提出了一种基于正交平面的深度估计方法 PlaneDepth，使自监督学习中的深度估计更为精确，同时解决了自动驾驶中分割、补洞等问题，实现了无监督地提取地面平面，为自动驾驶技术的发展提供了有效支持。

    Oct, 2022

  • PlaneRecTR：统一查询学习用于从单个视图恢复三维平面

    整合 3D 平面恢复的各个子任务，利用 Transformer 模型构建了一个统一框架，实现了单张图片的平面恢复，并在公共数据集 ScanNet 和 NYUv2-Plane 上取得了最新的性能表现。

    Jul, 2023

  • 利用平面先验进行即时去噪、稳定和完善三维重建

    本文提出一种通过使用有符号距离场获取和使用平面表面信息的新算法，有效地解决了在线重建中嘈杂不完整的问题，并使用平面拟合实现了意义上的语义分割。

    Sep, 2016