2d-3d correspondences | BriefGPT

关键词2d-3d correspondences

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将 NeRF 与特征匹配相结合的一步姿态估计
基于图像的姿态估计方法，结合 NeRF 技术实现了实时的机器人应用，通过建立 2D-3D 对应关系和改进的点挖掘策略提高了准确性，并且在代表性数据集上的实验结果表明，相比于现有方法，推断效率提高了 90 倍，能够以 6 帧每秒的速度进行实时
PDF3 months ago
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。
PDF5 months ago
图像和 LiDAR 点云的可微分配准：体素点对应
通过可微分的概率 PnP 求解器学习结构化的跨模态潜空间，以表示像素特征和 3D 特征，并通过 VoxelPoint-to-Pixel 匹配设计了三元组网络，该网络使用像素和点来学习潜空间。在 KITTI 和 nuScenes 数据集上的实
PDF7 months ago
ROCA：单图像下的强鲁棒性 CAD 模型检索和对齐
ROCA 是一种新颖的端到端方法，用于从形状数据库中获取和对齐 3D CAD 模型到一幅输入图像，从而实现对 2D RGB 观察场景的 3D 感知，该方法基于密集的二维 - 三维物体对应和 Procrustes 对齐的可微对齐优化，同时通过
PDF3 years ago
从单张图片中学习 3D 零件组装
该文章提出了一种用单张图片指导的三维部件自动组装的方法，该方法采用包括二维三维对应和面向组装的图传递等技术解决难题并证明了其高效性。
PDF4 years ago
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。
PDF6 years ago