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geometric registration
搜索结果 - 4
基于双向预测的六维物体姿态估计中的点级注意力利用
传统的几何注册方法只隐含地利用了 CAD 模型，这导致它们对观察质量的依赖性和遮挡缺陷。为了解决这个问题，本文提出了一种具有点对注意机制的双向对应预测网络，它不仅需要模型点预测对应关系，还明确地建模了观察和模型先验之间的几何相似性。我们的关
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a year ago
SNAKE: 基于形状感知的神经三维关键点场
本文提出了一种名为 SNAKE 的无监督学习方法，通过将 3D 坐标作为输入，同时预测隐式形状指示器和关键点显着性，从而将 3D 关键点检测和形状重建自然地纠缠在一起，进而取得了卓越的性能，使生成的关键点允许精准的几何配准，尤其在零样本设置
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2 years ago
CVPR
高维卷积神经网络用于几何图形识别
高维卷积神经网络可用于几何模式识别中，通过对高维空间中的线性子空间、三维注册、图像对应等问题的研究表明，相比于全局池化运算符，基于高维卷积神经网络的先进方法具有更好的性能。
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4 years ago
ICCV
学习紧凑的几何特征
通过优化映射高维直方图到低维欧氏空间的深度网络，学习代表无序点云中点周围局部几何的特征，其表现出比现有局部特征更高的精度、紧凑性和鲁棒性，可在机器人和三维视觉的不同应用中进行几何配准。
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7 years ago
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