geometric information | BriefGPT

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CVPR基于分层折叠的跳过注意力网络的点云补全
本文提出了一种 Skip-Attention Network（SA-Net）算法，以增强点云补全任务中原始点云局部结构信息的提取过程，该算法通过 skip-attention 机制实现选取不同分辨率下不同局部结构信息的编码。实验表明，SA-
PDF4 years ago
通过点云的监督学习实现 6D 物体姿态回归
本文提出了一种利用点云深度信息并结合卷积神经网络和几何姿态优化，分别使用旋转和平移回归网络的方法来估算已知 3D 物体的 6 自由度姿态，其中通过旋转轴角表示旋转并使用测地线损失函数进行回归，实验结果在 YCB-video 数据集上明显优于
PDF4 years ago
CVPR基于深度学习的 3D 外观超分辨率重建
本文提出一种基于深度学习的方法，通过利用多视角下的几何信息来超分辨率重建三维物体材质纹理贴图，数据集采用了 ETH3D、SyB3R、MiddleBury、TUM、Fountain 和 Relief 等。
PDF5 years ago
ICCV点云三维目标检测的深度 Hough 投票
本文提出了一种基于深度点集网络和 Hough 投票的端到端三维物体检测网络 VoteNet，通过纯几何信息在两个大型真实三维扫描数据集 ScanNet 和 SUN RGB-D 上实现了最先进的三维检测，且模型设计简单，模型大小小，效率高，并
PDF5 years ago
从合成数据中学习语义分割：一种几何引导的输入输出适应方法
本研究利用合成数据中的几何信息，结合图像翻译网络和任务网络，通过对抗性训练同时进行深度估计和语义分割，有效地缩小域差距，实现了跨域语义分割的重大性能提高。
PDF6 years ago
2D 几何信息对 3D 人脸形状到底有什么作用？
本文研究面部图像的 3D 还原问题，探讨了其中包含的几何信息的模糊性，引入了弹性模式的概念以及利用新算法解决在正射和透视投影下对 2D 标记或轮廓拟合 3D 模型的问题，并展示了即使在最先进的基于 CNN 的方法中，面部图像几何信息的还原也
PDF7 years ago
CVPR可变形多样性相似度模板匹配
提出一种名为 Deformable Diversity Similarity 的新型模板匹配衡量标准，基于目标图像窗口与模板之间的特征匹配差异，利用本地外观和几何信息提高匹配性能，该方法能够有效应对复杂变形、显著的背景杂波和遮挡，实验评估表
PDF8 years ago
去掉 R 的 R-CNN
本文旨在研究在基于卷积神经网络 (CNNs) 的检测器中，Proposal Generation 在模型中的作用，分析其是否是必要的建模组件，承载比 CNN 本身多的关键几何信息，或者仅仅是一种加速检测的方法。我们通过设计和评估一个检测器来
PDF9 years ago