point cloud representation | BriefGPT

关键词point cloud representation

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GPN: 生成点云模型的 NeRF
使用生成式基于点云的逆向正向（Generative Point-based NeRF）方法通过利用扫描图像和对应的重建点云修复局部点云，从而实现高空间分辨率下与捕获的图像的多视角一致性。实验证明，该方法在点云基于神经场景渲染和编辑领域表现出
PDF3 months ago
仅进行一次扫描：一种用于 6 - 自由度机器人抓取新物体的动态场景重建流程
该研究论文介绍了一种动态场景重建的新型双阶段流程，通过绕过遮挡的限制，持续捕捉不断演化的场景几何形状，从而增强整体抓取规划过程，并使最先进的 6 自由度机器人抓取算法展示出明显的改进精度。
PDF3 months ago
VPFusion：面向三维物体检测的稳健垂直表示学习
本文提出了一种名为 VPFusion 的垂直多尺度表示学习框架，它将来自体素和柱状流的互补信息相结合，有效提高了点云表示的精度，实验结果表明 VPFusion 超越了基线，实现了实时推理速度。
PDFa year ago
R2P：从毫米波雷达到点云的深度学习模型
该研究论文提出了一种名为 Radar to Point Cloud (R2P) 的深度学习模型，用于将低可视性环境下基于 mmWave 雷达的粗糙和稀疏点云转换为物体的 3D 点云表示，以实现目标检测和在自主导航系统中的应用，实验结果表明其
PDF2 years ago
CVPR神经点：带有神经场的点云表示法，用于任意上采样
本文提出了一种新的点云表示 Neural Points，并将其应用于任意分解上采样任务中。相较于传统的点云表示，每个点在 Neural Points 中通过神经场表示局部连续几何形状，因此 Neural Points 包含更多的形状信息并具
PDF3 years ago
ECCV基于点的分割，用于高效的在线多目标跟踪和分割
本文提出了一种新的多对象跟踪方法，该方法利用无序的 2D 点云表示来生成实例嵌入，从随机选择的点中学习辨别实例嵌入，利用多种信息数据模态来丰富点特征，基于此建立了在线 MOTS 系统 PointTrack，在三个数据集上进行评估，并构建了一
PDF4 years ago
Generative PointNet：基于深度能量的无序点集学习，用于 3D 生成，重建和分类
本研究提出了一种基于能量的无序点集生成模型，通过 MCMC 最大似然学习来训练模型，并且不需要手工定义距离的度量标准来产生点云。该模型可以用于点云分类和插值。
PDF4 years ago