关键词geometric optimization
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- 同调环的几何定位
在几何优化中，我们设计了多种近似算法来解决同伦定位问题、持久同调问题，并研究了它们在实验中的性能。这些算法在中等大小数据集上具有合理的运行时间，并且通过在多个数据集上的实验证明了计算出的周期的高质量。
- DreamPolisher：面向高质量文本到 3D 生成的几何扩散
通过几何引导的高斯喷洒方法，DreamPolisher 在从文本描述中学习跨视图一致性和复杂的细节，通过两阶段的基于高斯喷洒的方法进行几何一致性的优化和文本细节的改进，有效地生成与文本指令语义紧密相关的一致而真实的 3D 对象。
- 学习解决困难极小化问题
该研究提出了一种基于 RANSAC 框架求解几何优化问题的方法，通过设计一种学习策略，可以避免计算大量伪解，从而有效地解决了几何优化问题的难点。通过在相对位姿问题中使用该方法，在每个视图中使用四个点进行最小松弛，可以快速精确地计算出相机之间 - ICCV使用深度地标回归与非线性姿态细化进行卫星姿态估计
我们提出了一种从单个图像中估计卫星 6DOF 姿态的方法，该方法结合了机器学习和几何优化，并预测了输入图像中一组地标的坐标，解决了非线性优化以求解物体姿态，不仅在该特定姿态估计任务中具有新颖性，还在欧洲航天局（ESA）组织的 Kelvins - 正定矩阵流形上的圆锥几何优化
本文开发了在厄米正定矩阵流形上的几何优化方法，特别是考虑了优化两种类型的成本函数：地质凸（g-convex）和对数不扩展（LN）函数，展示了相关理论和锥定点优化算法，并将其应用于椭圆轮廓分布的最大似然参数估计，与流形优化方法相比，我们的算法