基于Transformer的端对端点云对齐

最新推荐文章于 2025-03-30 14:13:07 发布
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本文介绍了基于Transformer的端到端点云对齐方法，使用深度学习解决传统多步骤对齐问题，通过Transformer模型学习直接从点云数据中进行对齐，简化了特征提取和启发式策略，提供了相关源代码。

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基于Transformer的端对端点云对齐

在计算机视觉和三维几何领域中，点云对齐是一个重要的任务，它涉及将来自不同视角或传感器的点云数据对应起来，以便进行后续的分析和处理。传统的点云对齐方法通常涉及多个步骤，比如特征提取、特征匹配和姿态估计等。然而，这些方法往往需要手动设计特征和引入一些启发式的策略，限制了其性能和适用性。

近年来，深度学习的快速发展为点云对齐带来了新的机遇。其中，Transformer模型以其出色的建模能力和自注意力机制成为了研究的热点。本文将介绍一种基于Transformer的端对端点云对齐方法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要加载点云数据。在本示例中，我们使用Open3D库来加载和可视化点云数据。以下是加载点云数据的代码片段：

import open3d as o3d

# 加载源点云和目标点云
source_cloud = o3d.io.read_point_cloud("source_cloud.pcd"
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Open3D 点云配准（ICP）：实现精确的三维模型对齐
.
08-15 1368
点云数据是三维空间中大量离散点的集合，它们可以通过三维扫描设备或者摄像头采集得到。点云配准的目标是找到两个或多个点云之间的最佳变换矩阵，使得它们在空间中对齐。ICP 算法是一种常用的点云配准方法，它通过迭代的方式不断改善点云的对齐效果。本文介绍了如何使用 Open3D 库进行点云配准。通过实现 ICP 算法，我们可以将多个点云数据集对齐到一个统一的坐标系中，从而方便后续的三维重建和计算机视觉任务。希望本文能够对您在点云配准方面的工作有所帮助！
PCL 基于两点进行点云对齐
dayuhaitang1的博客
11-13 831
PCL 基于两点进行点云对齐
点云对齐函数icp.align(*result)
Turn life into a dream, and then turn dreams into reality
01-17 1379
迭代最近点（ICP）算法是一种常用于点云对齐（或配准）的算法。它的目的是找到两个点云之间的最佳对齐方式，使得一个点云可以尽可能精确地对齐到另一个点云上。这通常涉及到旋转和平移这两个点云。
非同源点云尺度对齐及点云配准（cloudcompare软件）
dc爱傲雪和技术
03-12 2866
这里修改了一下cloudcompare的背景色，使用rotate/tansform工具将两个点云移到大致匹配的位置，同时选择两个点云数据，然后再选择配准Align配准方法进行配准。可以看到目前cloudcompare配准精度都不理想，需要对双目成像的点云作进一步优化，后续想实现自动配准，欢迎大佬提出宝贵意见。选择哪个点云为Align那么那个点云将是被变动的点云（被转换到Reference点云的坐标系下）选择对应的特征点，这个按自己的需求，不过至少需要3对特征点。点击“Align”进行点云的配准。
点云对齐/轨迹对齐方法及论文讲解
weixin_41469272的博客
08-22 3709
对齐两个轨迹或者对齐两组点云所要求解的自由度包含两组坐标系的3个平移，3个旋转及一个放缩尺度共7个自由度。或者计算里程计的精度问题，得到里程计估计的时间离散位姿后以及轨迹位姿真值后，如何评判里程计的精度。为x轴方向，y轴位于三个点构成的平面上，垂直于x轴，z轴符合右手定则正交与x轴与z轴。在已知两组坐标系之间的旋转变换后，求解平移及尺度因子是相对比较简单的。分别为三个点构成的坐标系的基础向量在两个原始坐标系的表示。为对应z轴的单位向量，得到新坐标系单位矩阵构成的基向量。利用3个点分别建立新的坐标系，设。
REGTR：带有transformer的端对端点云对应（CVPR2022）
3D视觉工坊
10-08 1588
标题：REGTR：带有transformer的端对端点云对应作者：Zi Jian Yew,Gim Hee Lee 文稿整理：流苏1.摘要最近将学习的方式引入点云配准中取得了成功，但许多工作都侧重于学习特征描述符，并依赖于最近邻特征匹配和通过RANSAC进行离群值过滤，以获得姿态估计的最终对应集合。在这项工作中，我们推测注意机制可以取代显式特征匹配和RANSAC的作用，从而提出一个端到端的框架来...
Transformer~自动驾驶
whaosoft143ai的博客
10-30 325
对于更复杂的情况，其中输入包含静态和动态数据(例如，道路几何形状，车道连接，交通灯等)，由于自关注和昂贵的位置前馈网络对输入序列长度的二次依赖，标准Transformer对广泛的多维序列进行建模是具有挑战性的。最后，我们强调了基于Transformer的模型中的挑战、趋势和当前见解，并在实际应用程序中长期Transformer部署的背景下讨论了它们的硬件部署和加速问题。在之前的调查中，已经对不同自动驾驶任务的深度学习方法进行了回顾和讨论，包括一般性讨论[3]，[10]，[11]，[12]，[13]；
2021： ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision
weixin_42653320的博客
02-24 4298
摘要 现有的VLP方法严重依赖图像特征提取过程，大多包含区域监督（如目标检测）和卷积的结构（如ResNet）。尽管在文献中忽略，但我们发现有两个问题：1）效率/速度，仅仅提取特征就比多模态交互步骤需要更多的计算；2）表达能力，因为它是视觉嵌入器及其预定义的视觉词汇的表达能力上限。本文，我们提出一个最小的VLP模型--视觉和语言Transformer(ViLT)，将视觉输入的处理大大简化为与处理文本输入相同的无卷积方式。我们证明了ViLT比以前的VLP模型快几十倍，且具有竞争力或更好的下游任...
自动驾驶三维车道线检测系列—PersFormer: 3D Lane Detection via Perspective Transformer and the OpenLane Benchmark
u013889591的专栏
07-17 1229
最近提出了3D车道检测方法，以解决在许多自动驾驶场景中车道布局不准确的问题（上坡/下坡、颠簸等）。之前的工作在复杂情况下遇到了困难，因为它们在前视图和鸟瞰图（BEV）之间的空间变换设计简单，并且缺乏真实数据集。针对这些问题，我们提出了PersFormer：一种端到端的单目3D车道检测器，具有新颖的基于Transformer的空间特征变换模块。我们的模型通过参考摄像机参数关注相关的前视图局部区域，从而生成BEV特征。
基于两点进行点云对齐
EvktJava的博客
09-29 191
在实际应用中，可能需要考虑更复杂的点云对齐方法，点云对齐是计算机视觉和三维重建中的关键任务，它旨在将不同视角下获得的点云数据对齐到同一坐标系中。点云对齐的目标是找到一个变换矩阵，将源点云与目标点云对齐。点云对齐的目标是找到一个变换矩阵，将源点云与目标点云对齐。点云对齐是计算机视觉和三维重建中的关键任务，它旨在将不同视角下获得的点云数据对齐到同一坐标系中。在示例代码中，我们创建了一个简单的点云数据，然后将源点云旋转和平移得到目标点云。函数，它接受源点云和目标点云作为输入，并返回对齐后的点云坐标。
点云配准 - 优化点云对齐的方法
QfcaLinux的博客
09-23 326
总结起来，点云配准是一项重要的任务，它能够将多个点云数据集对齐到一个公共参考坐标系中。通过该算法，可以实现点云的对齐和配准优化，为后续的三维建模、机器人导航和虚拟现实等应用提供基础支持。点云配准是计算机视觉和三维重建领域中的重要任务，它旨在将多个点云数据集对齐到一个公共参考坐标系中。点云配准方法的基本原理是通过找到两个或多个点云之间的最佳变换，将它们在空间中对齐。需要注意的是，ICP算法对初始对齐的点云位置敏感，因此在实际应用中，可以使用一些预处理方法（如滤波、特征提取等）来提高配准的准确性和鲁棒性。
图解Transformer
Drug discovery
01-14 4948
4.1 计算Query 向量，Key 向量，Value 向量 下面我们先看下如何使用向量来计算 Self Attention，然后再看下如何使用矩阵来实现 Self Attention。（矩阵运算的方式，使得 Self Attention 的计算能够并行化，这也是 Self Attention 最终的实现方式）。 计算 Self Attention 的第 1 步是：创建Q、K、V变量，即对输入编码器的每个词向量，都创建 3 个向量，分别是：Query 向量，Key 向量，Value 向量。这 3 个向量
PCL 模版对齐
dayuhaitang1的博客
04-30 220
PCL 模版对齐
Transformer在点云上的应用
碧落的博客
12-24 2104
快速浏览了这两篇文章，方法都比较简单，一些思想都在前面的工作中或多或少都出现过。值不值的读，能不能中不好说。第二篇文章的方法还是很涨点的。 1 PCT: Point Cloud Transformer 2 Point Transformer ...
RegFormer：用于大规模点云配准的高效投影感知Transformer网络
NPU 研0
08-18 1521
2023年ICCV论文RegFormer的论文解读，点云配准工作背景，网络结构，实验分析
点云旋转对齐 点云配准比较
最新发布
jacke121的专栏
03-30 335
点云旋转对齐 点云配准比较
Open3D点云配准：实现彩色点云的精准对齐
带你成为别人眼中的大佬！
04-01 735
ICP（Iterative Closest Point）算法是最常用的配准算法之一，它通过迭不断调整待配准点云与目标点云间的变换矩阵，使它们尽可能地重合。在3D点云领域，点云配准是非常重要的一步，因为只有将不同来源的点云进行准确对齐，才能进一步进行三维重建、SLAM等应用。而Open3D作为一个强大的开源库，提供了丰富的点云操作和算法，包括点云配准功能。其中，绿色的点云为目标点云，红色的点云为待配准点云，灰色的点云为配准后的点云。这些点云文件分别是待配准点云src和目标点云tgt，它们会在后面用到。
ransac算法_开源 | CVPR2020 比RANSAC快13倍的端到端点云匹配算法，表现SOTA
weixin_39908616的博客
12-07 263
本文首发于公众号：CNNer 。每日分享CVPR、ECCV等会议，关注深度学习、自动驾驶领域，我们期待你的加入。关注“CNNer”，选择加“星标”或“置顶”精选干货，当日达。论文地址：http://arxiv.org/pdf/2001.05119v2.pdf代码：https://github.com/zgojcic/3D_multiview_reg来源： 斯坦福大学论文名称：Learning mu...
CVPR2020：端到端学习三维点云的局部多视图描述符
吴建明wujianming_110117
06-29 1292
CVPR2020：端到端学习三维点云的局部多视图描述符 End-to-End Learning Local Multi-View Descriptors for 3D Point Clouds 论文地址： https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_End-to-End_Learning_Local_MultiView_Descriptors_for_3D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf 摘要 在这项工
Transformer在端到端点云配准中的应用
"REGTR：与变压器的端到端点云对应 - 由新加坡国立大学的研究者提出的新方法，旨在简化点云配准过程，通过利用注意机制替代传统的特征匹配和RANSAC步骤，直接预测最终的对应关系集，实现无RANSAC的刚性变换估计。...
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