AI论文探讨室·A+·第24期 Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration

计算机视觉与图形学知识获取
最新推荐文章于 2025-05-26 11:32:09 发布
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60项基于深度学习的SLAM顶会开源方案汇总（下篇）
3D视觉工坊
12-30 1193
点击进入—>3D视觉工坊学习交流群60项基于深度学习的SLAM顶会开源方案汇总（上篇）0. 笔者个人体会深度学习结合SLAM是近年来很热门的研究方向，也因此诞生了很多开源方案。笔者最近在阅读SLAM综述论文“A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial Machine In...
【论文笔记】点云配准网络 Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration 2019
phy12321的博客
07-14 6232
作者：Yue Wang， Justin M. Solomon 研究机构：MIT 代码链接：代码 使用概率的方法可以得到soft的结果从而保证了可微性。 论文解决的问题 目标任务：点云配准，输入两个点云数据，寻找点云数据之间的刚性变换，输出点云之间的变换矩阵和点云的对应关系。 本文提出基于深度学习的单步（无需迭代）点云配准方法Deep Closest Point，性能SOTA，提取的点云特征在未见类别和目标上获得了很好的泛化性，以及证明了局部特征对于点云配准的促进作用。 现有方法的不足 & 本..
翻译和理解：Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration
夜晓岚的博客
11-21 3869
Title:Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration Authors:Yue WangJustin M. Solomon 原文链接：https://arxiv.org/abs/1905.03304 翻译: 夜晓岚渺渺 （理解的不够深刻，翻译有些出入，仅作为个人的笔记和交流学习） ...
(ICCV 19) Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration
dloading7的博客
03-30 2147
DCP可以算是小数据集ModelNet40上使用深度学习做配准的开山之作了，首先放一下整体模型架构图： 总体来说，DCP模型主要由4个部分构成： 1. 初始特征生成（Initial Feature Embedding） 2. 注意力机制模块（Attention） 3. 虚拟匹配对生成（Pointer Generation） 4. SVD解位姿 下面按照这几个模块的顺序依次进行分析： Initial Feature Embedding 对于输入的X（source）与Y（target）点云，首先使用DGCN
Deep Closest Point学习笔记（才开始接触点云）
drivenzyw的博客
07-28 881
Deep Closest Point学习笔记（才开始接触点云，是菜鸟，求轻喷）
DCP（Deep Closest Point）论文阅读笔记以及详析
Codefmeister's BLOG
12-26 8781
DCP论文阅读笔记 前言 本文中图片仓库位于github，所以如果阅读的时候发现图片加载困难。建议挂个梯子。 作者博客:https://codefmeister.github.io/ 论文 Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration Author: Wang, Yue; Solomon, Justin Main Attribution 基于ICP迭代最近点算法，提出基于深度学习的DCP算法。解决了IC
【论文阅读】Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration
最新发布
最短的捷径就是绕远路，绕远路才是我的最短捷径。
05-26 712
《深度最近点：学习点云配准的表示方法》提出了一种基于深度学习的点云配准方法Deep Closest Point (DCP)。传统ICP算法容易陷入局部最优且依赖初始化，而DCP通过端到端网络架构实现更鲁棒的配准。该方法包含三个关键模块：点云嵌入网络（采用PointNet/DGCNN提取特征）、注意力机制（建立点云间软对应关系）和可微分SVD层（计算刚体变换）。实验表明DCP在ModelNet40数据集上性能优于传统方法，对噪声和密度变化具有鲁棒性，并能作为ICP的良好初始化。该研究首次将深度学习与几何方法结
论文翻译 | KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
bettii的博客
06-17 1800
KPconv
17篇点云处理综述-点云语义分割、点云物体检测、自动驾驶中的点云处理……
一点人工一点智能的博客
08-16 2352
收集了17篇点云处理的综述文章，方便大家全面了解三维点云处理的技术发展、了解其发展路线，便于咱们自己的学习规划及学术方向研究。
机器人视觉抓取论文及代码资源
light169的专栏
03-25 6830
Vision-based Robotic Grasping: Papers and Codes According to the kinds of grasp, the methods of vision-based robotic grasping can be roughly divided into two kinds,2D planar graspand6DoF Grasp. Th...
【CVPR2022】论文列表与下载——PartFour
TomRen
06-12 3433
【CVPR2022】完整论文列表
【论文阅读】Deep Closest Point: 学习点云配准的表示
最短的捷径就是绕远路，绕远路才是我的最短捷径。
05-24 1006
《Deep Closest Point: 基于深度学习的点云配准方法》提出了DCP框架，通过深度学习解决传统ICP算法的局限性。该方法采用点云嵌入网络（比较PointNet和DGCNN）、基于注意力机制的匹配模块和可微SVD层，实现端到端训练。实验表明DCP在ModelNet40数据集上优于传统方法，具有更好的鲁棒性和泛化能力。DGCNN特征提取和注意力机制显著提升性能，使DCP在机器人、自动驾驶等领域具有重要应用价值。该方法为点云配准提供了新思路，代码开源促进后续研究。
AI必看！2024人工智能领域最具突破性的10篇创新论文（附论文）
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2024年，人工智能领域正以前所未有的速度发展，在这一年，我们见证了许多具有里程碑意义的研究，它们不仅推动了AI技术的边界，还为现实世界问题提供了革命性的解决方案。本文精选了2024年最具突破性的10篇创新论文，。这些研究成果不仅反映了当下的技术趋势，更为未来的人工智能发展奠定了重要基石。《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces 》，作者为卡内基梅隆大学的Albert Gu和普林斯顿大学的Tri Dao。
机器学习论文推荐 | 2019 Reddit最受喜欢的5篇AI论文
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【论文笔记】点云配准 PointNetLK: Robust & Efficient Point Cloud Registration using PointNet CVPR 2019
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08-25 5009
PointNetLK: Robust & Efficient Point Cloud Registration using PointNet CVPR 2019 论文笔记 CMU ，富士通 ，Argo AI 代码地址 ： 地址 reference： 链接 本文针对点云配准的问题，提出PointNetLK. **核心思想：**把点云＄P_T＄和PSP_SPS​通过PointNet网络映射到和ϕ(PT)和ϕ(PS)\phi(P_T)和\phi(P_S)ϕ(PT​)和ϕ(PS​)，目标是找出一个刚性
【AIS】Constructing Immune-cover for Improving Holistic Security of Spatial Adaptive Steganography
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
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首先，从每个突变集Mutate（Abk(t)）中选择亲和力最高的抗体M(t) = {Abm kopt (t)|k∈[1，S × Ir]}加入新一代群体，保留抗体突变阶段搜索到的最优免疫加工Abm kopt (t)。为了保留优化性能较强的抗体，我们从群体P(t)中选择具有较大Ir亲和力的抗体形成集合IS(t) = {Ab(t)|Ab(t)∈TopAf f (Ir)}，其中Ir为免疫选择率，取值范围为0 ~ 1。Abxi对每个像素协同进行的免疫处理强度决定了抗体Ab的优化性能，从而影响隐写的安全性。
点云配准论文阅读笔记
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1.《RPM-Net: Robust Point Matching using Learned Features》 CVPR2020 论文链接：http://arxiv.org/abs/2003.13479v1 代码链接：https://github.com/yewzijian/RPMNet 解决了点云刚性配准任务中，对初始刚性变换和噪声/离群点敏感的问题。 基于空间距离的最近点对应的硬赋值对初始刚性变换和噪声/离群点敏感，往往导致ICP收敛到错误的局部极小值。RPM比ICP更为健壮，但它仍然对初始化和局
点云配准算法-ICP改进 技术刘博客：http://www.liuxiao.org/ 泡泡机器人 一些PCL库学习博客或网站-几种主要的点云配准算法和开源软件库
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LORAX(LOcalization by Registration using a deep Auto-encoder reduced Cover Set) 1. Random Sphere Cover Set (RSCS) 2. Selection of a Normalized Local Coordinate System for each Super-point 3. Depth...
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《b'deep closest point: learning representations for point cloud registration'》是一篇关于点云配准的学习表示方法的论文。它介绍了一种基于神经网络的新型点云配准方法，能够更有效地捕捉点云的结构信息，进而...
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