chamfer distance | BriefGPT

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NPLMV-PS：神经点光源多视角光度立体
我们提出了一种新颖的多视图光度立体（PS）方法，利用神经形状表示和学习渲染器，显式利用像素强度渲染，模拟每个点的入射辐照度并使用全神经材质渲染器进行优化，同时通过估计法线和分割图最大化表面精度，达到在距离为 1.5m、分辨率 400x400
PDFa month ago
LISR：利用紧致支持径向基函数学习线性三维隐式曲面表示
从部分和嘈杂的三维点云扫描中隐式三维表面重建是经典的几何处理和三维计算机视觉问题。本文提出了一种基于局部支持紧致径向基函数的线性隐式表面表示，并通过使用带标记距离场 (SDF) 数据进行监督学习，学习了物体的三维表面的线性隐式形状表示。所提
PDF5 months ago
一种近线性时间算法的 Chamfer 距离
提出了一种使用近似算法以几乎线性的运行时间估算 Chamfer 距离的方法，适用于大规模高维数据集，为分析大规模高维点云开辟了新的途径。
PDFa year ago
快速神经场景流
本文提出了一种名为 “快速神经场景流”（FNSF）的方法，通过使用距离变换（DT）作为损失函数，使运行时间大大缩短，使其无需训练和偏见，从而实现了与当前最先进的学习方法相当的实时性能并成功在两个最大的自主驾驶（AV）激光雷达数据集 Waym
PDFa year ago
MMCD$^2$: 微观的、细致的三维网格重建，具有两倍的距离切除度量值
本文提出通过两次使用 Chamfer 距离来进行适当的变形，从而直接生成结构良好的网格的方法 CD$^2$，并在两个 3D 数据集上进行实验证明其在多个定量指标上优于其他方法。
PDF2 years ago
密度感知 Chamfer 距离作为点云补全的全面指标
提出一种新的点云相似度评价方法 ——Density-aware Chamfer Distance (DCD)，结合 point cloud completion 任务和 point discriminator 模块的实验结果表明，DCD 关
PDF3 years ago
CVPR骨架融合：一种无监督对准关键点检测器
本文提出了一种基于无监督学习的关节点检测算法，名为 Skeleton Merger，通过 Autoencoder 架构来提取关节点并预测点间的激活强度，进而利用骨架重建对象。该算法通过组合式 Chamfer 距离实现了对输入点云的复原，并发
PDF3 years ago
采用对抗残差图网络的点云超分辨率
本论文提出了一种基于图网络和对抗性损失的数据驱动的点云超分辨率方法，利用局部相似性和输入输出之间的类比，在图卷积中添加残差连接和输入输出之间的跳跃连接，结合了 Chamfer Distance 和对抗性损失的新型损失函数，实现了自动提取高分
PDF5 years ago
使用自适应实例规范化的点云卷积解码器
本文提出了一种使用自适应实例规范化的卷积点云解码器 / 生成器方法，以改进自动编码点云的常用 Chamfer 距离的最小化扩展，并证明了小心采样对于点云生成过程非常重要。该方法在点云上采用自动编码设置进行了定量和定性分析，结果表明该解码器能
PDF5 years ago
CVPRLBS 自编码器：自监督拟合关节网格至点云
本研究使用自监督自编码算法通过利用 LBS 变形空间参数化骨骼分层结构来实现点云序列的自动化配准，并使用 Part - 分割的结构化 Chamfer 距离来解决点对点对应关系错误对模型配准的影响，实验结果表明，该方法在体注册等方面的绩效不输
PDF5 years ago
基于数据驱动的点云上采样
本文提出了一种基于深度神经网络的数据驱动算法，使用 Chamfer 距离作为损失函数对 3D 散点云进行上采样，该算法不需要硬编码规则，并能够学习属于不同对象类别的点云的潜在特征，实验结果表明，相比基于优化的上采样方法，该算法能够生成更加均
PDF6 years ago
3D-CODED : 通过深度变形进行 3D 对应
本论文提出用深度学习的方法，引入形状变形网络，同时编码 3D 形状和相应关系，通过将表面表示因子化为模板和学习的全局特征向量相结合，来匹配可变形的形状。
PDF6 years ago