Hitchhiking Rotations：探索3D旋转神经网络回归的全新视角

Hitchhiking Rotations：探索3D旋转神经网络回归的全新视角

hitchhiking-rotations Learning with 3D rotations, a hitchhiker’s guide to SO(3) - ICML 2024 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/hitchhiking-rotations

项目介绍

Hitchhiking Rotations 是一个开源项目，专注于神经网络在3D旋转方面的回归学习。该项目的核心是探索不同的旋转表示方法以及损失函数对神经网络性能的影响。通过详细分析 Euler 角度、指数坐标、轴角和四元数等旋转表示方法，项目旨在为3D旋转的神经网络回归提供最佳实践和推荐。

项目技术分析

Hitchhiking Rotations 的技术核心在于理解旋转表示方法如何影响神经网络的训练和预测。在3D旋转学习中，选择合适的旋转表示和损失函数至关重要。项目通过以下技术分析，提供了深入见解：

1. 旋转表示的连续性问题：使用 Euler 角度、指数坐标、轴角等表示方法会在输出空间中引入不连续性，这可能导致学习过程中的问题。

2. 旋转估计的最佳实践：对于模型输出为旋转的情况，项目推荐使用 $\mathbb{R}^9+\mathrm{SVD}$ 或 $\mathbb{R}^6+\mathrm{GSO}$。如果目标仅为小旋转，使用带有半空间映射的四元数是一个好选择。

3. 特征预测的最佳实践：对于模型输入为旋转的情况，推荐使用旋转矩阵。如果内存受限，使用带有半空间映射的四元数和数据增强也是一种有效方法。

项目技术应用场景

Hitchhiking Rotations 的技术应用场景广泛，包括但不限于：

• 点云到位姿估计：从点云数据中估计物体在3D空间中的位姿。
• 图像到位姿估计：从图像数据中估计立方体的旋转。
• 位姿到图像生成：基于位姿信息生成对应的立方体图像。
• 6D物体位姿估计：在更复杂的场景中估计物体的6D位姿。
• 旋转输入到傅里叶级数：将旋转作为输入，生成傅里叶级数表示。

项目特点

Hitchhiking Rotations 项目具有以下显著特点：

1. 全面的旋转表示分析：项目提供了不同旋转表示方法的详细分析，帮助用户了解每种方法的优缺点。

2. 丰富的实验数据：项目包含多个实验，验证不同旋转表示和损失函数对神经网络性能的影响。

3. 易于使用的代码库：项目使用 PyTorch 实现，代码结构清晰，易于理解和扩展。

4. 详尽的文档和示例：项目提供了详细的文档和示例，帮助用户快速上手和复现实验结果。

通过 Hitchhiking Rotations 项目，研究人员和开发者可以更深入地理解3D旋转神经网络回归的复杂性，从而在实际应用中做出更合适的选择。无论您是机器学习初学者还是资深研究者，这个项目都提供了宝贵的见解和工具，值得您的关注和使用。

hitchhiking-rotations Learning with 3D rotations, a hitchhiker’s guide to SO(3) - ICML 2024 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/hitchhiking-rotations