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...
一种新颖的学习型跨域描述符(LCD),使用双自编码器体系结构和三元损失来学习的设置,会强制2D和3D自编码器在共享的潜在空间表示中学习跨域描述符。 一个约140万个2D-3D对应的新的公共数据集,用于训练和评估跨域描述符匹配。基于SceneNN和3DMatch构建了数据集。 验证的跨域描述符的鲁棒性的应用。将描述符用于解决单独...
酷哇科技申请基于 3D 高斯场景的视觉重定位专利，充分利用 3D 高斯能力更加准确地实现 2D‑3D 匹配 金融界 2024 年 11 月 14 日消息，国家知识产权局信息显示，酷哇科技有限公司申请一项名为“基于 3D 高斯场景的视觉重定位方法、系统及存储介质”的专利，公开号 CN 118941629 A，申请日期为 2024 年 7 月。专...
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...
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...
作者在统一的嵌入空间中建立了空间,其中2D、3D以及其他模式(例如自然语言提示)可以共同 Query ,并使用密集或高效的稀疏特征实现高效匹配。 为了验证作者的大规模预训练方法的有效性,作者进行了 extensive 实验,并展示了其在各种任务上的优越性能。此外,作者的预训练模型为下游应用开启了令人兴奋的可能性,例如通过自然语...
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...
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。
1.一种新颖的学习型跨域描述符(LCD),它使用双自编码器体系结构和三元损失来学习。我们的设置会强制2D和3D自编码器在共享的潜在空间表示中学习跨域描述符。 2.一个约140万个2D-3D对应的新的公共数据集,用于训练和评估跨域描述符匹配。我们基于SceneNN和3DMatch构建了数据集。
在最新6.1版本软件中,LMI Technologies公司新开发点云图案匹配工具。用户可以通过高级图案匹配工具从2D或3D扫描数据中定位特征。新工具利用强大的基于轮廓的图案匹配功能,以亚像素精度定位以下任意特征:2D对比度(强度)数据或3D形状(高度)数据。 每个被工具定位的图案都有XY坐标和方向,并且应用于大多数视觉应用的初始步骤...