然而,由于视觉词汇引起的量化伪像,如果将图像特征及其对应的 3D 点分配给不同的词,则 2D-3D 匹配将丢失,这将降低内点率,进而导致定位精度。为了恢复这种丢失的匹配,从 2D 到 3D 匹配开始,Active Search [1] 利用匹配点的 3D 位置,并通过同一词汇树中的粗略词汇将其最近的 3D 点作为 3D 到 2D 搜索的候选...
假设是在同一个场景下的,3d框可以理解为lidar对应的GT,2d为图像上的GT; 步骤: 计算重叠度:使用重叠度(例如交并比IoU,Intersection over Union)来度量每对 2D 框之间的匹配程度。 创建相似度矩阵:计算 ( m \times n ) 的相似度矩阵,矩阵的每个元素表示对应两个框的 IoU 值。 应用匹配算法: 匈牙利算法:用于...
图1:P2-Net 获得的 2D-3D 匹配的示例。所提出的方法,可以通过学习的联合特征描述和检测,直接建立跨图像和点云的对应关系。 一、引言 在图像和点云之间,分别建立准确的像素级和点级的匹配是一项基本的计算机视觉任务,这对于多种应用至关重要,例如SLAM [34]、SFM [44] 、位姿估计 [35]、3D 重建 [25] 和视...
表23DMatch基准上的,3D配准结果。 图33DMatch基准测试的定性结果。通过匹配局部3D描述符,提出的方法能够成功地在不同具有挑战性的场景中对齐片段对,而3DMatch (Zeng et al. 2017)在几何存在歧义的情况下失败。 图4:2D-3D位置识别任务的结果。 LCD-D256,LCD-D128和LCD-D64表示具有不同维度的描述符 有效的同...
将配准从2D场景扩展到3D场景。 上周我开发了一个基于深度学习的2D可变形图像配准的基本框架,并演示了如何从MNIST数据集中配准手写数字图像。除了损失函数和架构上的细微差别外,该框架本质上与VoxelMorph框架相同。 本周,我的任务是将该实现扩展到3D,并在一个包含150个T1-weighted扫描的小数据集上进行试验。通过对现...
匹配滤波器分为二维(2D)和三维(3D)匹配滤波器两种类型,将在下面讨论。 (1)2D匹配滤波器 SAR(合成孔径雷达)中使用二维匹配滤波器或二维匹配滤波器来提高SNR或信噪比,但合成孔径雷达的SNR增益存在争议。传统技术基于相干积分和脉冲压缩来检测SAR的信噪比;但是,它会有不同的计算结果。
MicKey遵循具有共享编码器的多头网络架构,该编码器可推断3D度量关键点以及来自输入图像的描述符,如图3所示。 编码器。采用预训练的DINOv2模型作为特征提取器,并在不进行进一步训练或微调的情况下直接使用其特征。DINOv2将输入图像划分为大小为14×14的块,并为每个块提供一个特征向量。最终的特征图F具有(1024, w, h...
2.1 直接 2D-3D 匹配方法 通过直接比较从查询图像中提取的特征描述符与 SFM 模型 [2] 中的 3D 点来获得 2D-3D 匹配,然后基于 Perspective-n-Point (PnP) 算法 ,对这些 2D-3D 匹配使用 RANSAC 算法估计相机位姿。经典的直接匹配方法,例如基于近似树的搜索 ,在中小型问题上提供了出色的匹配结果。然而,在非常...
提出了一种新的2D-3D匹配方法,几何辅助匹配(GAM),使用外观信息和几何上下文来改进2D-3D特征匹配,可以在保持高精度的同时增强2D-3D匹配的recall,将GAM插入到分层视觉定位pipeline中,表明GAM可以有效地提高定位的鲁棒性和准确性,其实验表明,GAM可以找到比手工启发式和学习的方法更正确的匹配,在多个视觉定位数据集上获得...
我们提出了一种改进的基于直接2D-3D匹配的定位pipeline,可以以简单有效的方式有效地扩展主动搜索的初始匹配。 在我们的pipeline中,所提出的基于可见性和基于空间的召回机制,可以充分利用初始匹配和词汇树结构来恢复由量化伪像引起的丢失匹配。 与SOTA的直接 2D-3D 匹配方法相比,所提出的方法在benchmarks上取得了更好的...