这个约束就是3D目标框在图像上的投影是被2D目标框紧密包围的，即2D目标框的每条边上都至少能找到一个3...
开创性的工作是Deep3DBox,首先用2D目标框内的图像特征来估计目标大小和朝向。然后,通过一个2D/3D的几何约束来求解中心点3D位置。这个约束就是3D目标框在图像上的投影是被2D目标框紧密包围的,即2D目标框的每条边上都至少能找到一个3D目标框的角点。通过之...
2D/3D几何约束:对3D中心和粗略实例深度的投影进行回归,并使用这二者估算粗略的3D位置。开创性的工作是Deep3DBox,首先用2D目标框内的图像特征来估计目标大小和朝向。然后,通过一个2D/3D的几何约束来求解中心点3D位置。这个约束就是3D目标框在图像上的投影是被2D目标框紧密包围的,即2D目标框的每条边上都至少能找到...
2D/3D几何约束:对3D中心和粗略实例深度的投影进行回归,并使用这二者估算粗略的3D位置。开创性的工作是Deep3DBox,首先用2D目标框内的图像特征来估计目标大小和朝向。然后,通过一个2D/3D的几何约束来求解中心点3D位置。这个约束就是3D目标框在图像上的投影是被2D目标框紧密包围的,即2D目标框的每条边上都至少能找到...
2D/3D几何约束:对3D中心和粗略实例深度的投影进行回归,并使用这二者估算粗略的3D位置。开创性的工作是Deep3DBox,首先用2D目标框内的图像特征来估计目标大小和朝向。然后,通过一个2D/3D的几何约束来求解中心点3D位置。这个约束就是3D目标框在图像上的投影是被2D目标框紧密包围的,即2D目标框的每条边上都至少能找到...
1、作者是第一个将CLIP知识提炼到3D网络中用于3D场景理解的。 2、作者提出了一种新的语义驱动的跨模态对比学习框架,该框架通过时空和语义一致性正则化来预训练3D网络。 3、作者提出了提出了一种新的语义引导的时空一致性正则化,该正则化强制时间相干点云特征与其对应的图像特征之间的一致性。
Ppf-Net及其扩展 [14, 15] 直接对无序点集进行操作,以描述 3D 关键点。然而,这种方法需要点云Patch作为输入,导致效率问题。这种约束严重限制了它的实用性,特别是在需要细粒度应用时。 除此之外,FCGF[12] 中提出了具有全卷积设置的密集特征描述。对于检测器学习,USIP[27] 利用概率倒角损失,以无监督的方式检测...
我们解决了从2D运动序列输入中估计世界坐标系中3D运动的挑战性问题,而无需3D监督。关键思想是在一个新颖的多阶段框架中结合2D运动扩散先验和几何约束,逐步建立跨视图的2D姿态序列的一致性。我们首先训练了一个线性条件2D运动扩散模型,以优化大致一致的多视图2D序列,然后这些序列通过3D优化和重投影用于创建一个具有严格...
这种约束严重限制了它的实用性,特别是在需要细粒度应用时。除此之外,FCGF[12] 中提出了具有全卷积设置的密集特征描述。对于检测器学习,USIP[27] 利用概率倒角损失,以无监督的方式检测和定位关键点。受此启发,3DFeat-Net[56] 首次尝试在点块上进行 3D 关键点联合描述和检测,然后由D3Feat[2] 改进以处理全帧...
第一阶段通过新颖的潜在空间对应感知约束来改善VAE编码器的3D感知能力,使2D表示遵循几何一致性。 第二阶段构建一个潜在的辐射场(LRF),以从3D感知的2D表示中代表3D场景; 第三阶段进一步介绍了一种VAE-Radiance Field(VAE-RF)对齐方法,以提高重建性能。