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P2PFormer：一种从遥感影像中提取规则建筑轮廓的点 - 多边形方法
从遥感图像中提取建筑轮廓是一个重要的挑战，本文介绍了一种新的流线型流程以无需后处理生成规则的建筑轮廓，使用分割通用几何图元并预测它们的顺序，在此基础上，开发了一个利用 Transformer 架构的 P2PFormer，通过引入群体查询的独
PDFa month ago
DPF-Net: 基于可形变原始场的显式形状先验相结合的无监督三维物体结构重建
我们提出了一种基于新的可变形基元场（DPF）表示的名为 DPF-Net 的新型无监督结构重建方法，该方法能够使用参数化的几何基元进行高质量的形状重建。我们设计了一个包含原始生成模块和原始变形模块的两阶段形状重建流程，逐步逼近每个部分的目标形
PDF10 months ago
G3Reg：基于高斯椭球模型的金字塔图形全球配准
该研究介绍了一个新的框架 G3Reg，用于快速而稳健地全局注册激光雷达点云。与传统的复杂关键点和描述符不同，我们从原始点云中提取基本的几何原语，包括平面、聚类和线段，以获取低级语义分段。每个分段都被形式化为一个统一的高斯椭球模型 (GEM)
PDF10 months ago
CVPR从有符号距离函数中抽象出形状
该论文提出了 Marching-Primitives 方法，通过分析体素的连接性，以及在不同的有符号距离级别上行进，在概率意义下从体素范围上生长几何基元（例如超椭球），并同时解决基元参数问题，以捕捉基本局部几何信息。研究人员在合成数据集和真
PDFa year ago
通过传递几何基元实现零样本点云分割
本文介绍了一种用于零样本点云语义分割的新型框架，该框架利用了几何基元以在训练期间进行类别之间的知识转移，并使用未知感知信息熵来校准视觉与语义表示。通过大量实验，该方法在 S3DIS、ScanNet 和 SemanticKITTI 数据集上的
PDF2 years ago
ComplexGen：基于 B-Rep 链复合体生成的 CAD 重构
综合建模几何原语的链复形，可精确重建 CAD B-Rep 模型，提出一个新的神经网络框架来推测几何原语之间的关系，并通过全局最大化似然性和几何优化方法恢复一个确定的 B-Rep 链复形，实验表明，该模型比以前的结果更加准确和完整
PDF2 years ago
ECCV基于非参数贝叶斯推断的基元形状抽象
本文提出了一种非参数贝叶斯统计方法用于从点云中推断抽象的三维形状，包括未知数量的基本几何基元，并展示了该方法的实验结果比现有方法更准确且具有普适性。
PDF2 years ago
H3DNet：使用混合几何基元进行３D 目标检测
H3DNet 是一个用于物体检测和识别的卷积神经网络，通过预测一组混合的几何图元，即 BB 中心，BB 面中心和 BB 边缘中心以实现更准确的物体边界框检测，并利用匹配和细化模块将物体边界框分类为检测到的对象并对其几何参数进行微调。
PDF4 years ago
通过序列组装实现组合式 3D 形状生成
通过采用基于进化算法的贝叶斯优化方法，提出了一种组合 3D 形状生成框架。该框架可以通过将体形学高斯过程与全局结构导向评估函数相结合来利用并探索当前基元状态下受约束的可行域。实验结果表明，我们的方法可以生成有效的组合 3D 形状。
PDF4 years ago
ParSeNet: 用于 3D 点云的参数曲面拟合网络
该研究提出了一种称为 ParSeNet 的新型端到端可训练深度网络，该网络将 3D 点云分解为参数化表面补丁，包括 B 样条补丁以及基本几何图元。
PDF4 years ago
CVPR三维点云的几何基元有监督拟合
本文提出一种神经网络模型（Supervised Primitive Fitting Network），此模型可以不需要用户干预就能够探测并鲁棒地拟合不同尺度和数量的几何体。相比于已有的 RANSAC-based 方法，该模型在测试中表现更好
PDF6 years ago
RGB-D 里程计中噪点和平面的概率组合
该文提出了一种基于深度相机的视觉里程测量方法，通过提取几何基元，将噪声层中的点和平面元素结合起来。实验结果表明，该方法能够在纹理较差的环境中表现良好，其中基于点的里程测量容易出现失败。
PDF7 years ago