Chamfer Loss

已于 2025-01-18 22:21:24 修改
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分类专栏： Python点云智能处理 文章标签： 人工智能 深度学习
于 2025-01-18 22:01:51 首次发布
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Chamfer Loss 是一种常用于3D点云（point cloud）处理的损失函数，特别是在点云生成和对齐任务中。它的目的是度量两个点集之间的相似度，特别是在点云重建、配准或生成等任务中，常用于优化模型使得生成的点云更接近真实的点云。

Chamfer Loss的计算方式：

假设有两个点集，源点集 P = \{ p_1, p_2, \dots, p_n\}和目标点集 Q = \{ q_1, q_2, \dots, q_m \}，Chamfer Loss的计算可以分为以下两步：

  1. 从源点集到目标点集的距离：对于每一个源点 p_i \in P，找到它与目标点集 Q 中最近的点 q_j​，计算点

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第一章：点云中的滤波问题---Filters
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滤波的范围非常的广泛，像噪声去除，降采样，上采样，平滑等等都可以叫做滤波。 上采样是一个比较罕见的东西，上采样就是没有的东西我把他创造出来，就是创造信息，其实是不可以创造信息的，只是说经过已有的信息，怎么去估算未知的地方可能的信息。如上图，就是对激光雷达的图进行了一个上采样，最上边的一层是吧激光雷达的图投影到了图像上，可以看到一些很小的很稀疏的点，但是他没有办法把每一个像素都填满，比如我们在做多传感器融合的时候我们希望图片上的每一个像素都能够带一个深度，这样图片所携带的信息就非常的丰富了，比如说既有深度，
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我们的设计迫使编码器提取功能，丰富的本地几何信息的基础上，一个单一的输入点云。此外，解码器对单个点云的特征图进行解码，并导出重构的点云，该重构的点云与聚合点云（APC）进行比较，该聚合点云被定义为对应车辆的一系列点云帧对齐在一起。Qin等人，2022]，其中首先对下采样点云执行配准（即，超级点），然后级联到匹配的超级点周围的更密集的点云补丁上。例如，对于驾驶安全应用来说，采用严格的配准准则是极其关键的，例如，0.5°的旋转误差和0.5米的平移误差（对应于在50米内的所有位置处小于一米的最大平移误差）。
点云深蓝学院第一章（下）
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在第n步特征提取后得到的点云P、Q的特征得到特征度量投影误差r，计算FP的雅可比矩阵J，将r和J带入方程（2）中计算出这一步骤的变换增量，进而得到下一步骤的变换参数，进而得到下一步的Q的初始点云状态，使Q逐步向P对准。其中，r(F(P)，F(RQ+t))=||F(P)−F(RQ+t)||2被称为特征度量投影误差，F(P)是点云P的特征，K是特征维数，F是编码器模块学习到的特征提取函数。其中，p∈A是单位面积中的一系列点，x为点云特征，φθi为MLP参数中的第i个分量，S*为原始输入的3D点。
triplet loss 图像检索_Pixel2Mesh：从单帧RGB图像生成三维网格模型
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近年来，增强现实应用不断涌现。这类应用需要将三维模型与二维图像进行匹配。同样，大规模位置识别系统可能需要定位拍摄 2D 图像的准确位置。为此，必须对二维和三维数据进行注册或对齐。如果不能确保被对齐的二维和三维数据是同一现实的相同表现形式，即它们之间存在匹配关系，则无法执行此类操作。因此，在通过 2D-3D 注册对齐匹配对之前，有必要完成 2D-3D 匹配任务。寻找在图像patch和点云patch上执行2D-3D匹配的稳健描述符的问题可以表述如下：设I∈RW×H×3I∈RW×H。
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本文介绍了基于跨模态信号的自监督鸟瞰图运动预测。以自监督的方式学习密集鸟瞰图（BEV）运动流是机器人和自动驾驶的一项新兴研究。目前的自监督方法主要依赖于点云之间的点对应关系，这可能会引入假的运动流和不一致的问题，阻碍了模型学习准确且现实的运动的能力。在本文中，我们引入一种新型的跨模态自监督训练框架，该框架通过利用多模态数据来获得监督信号，有效地解决了这些问题。》一文设计了三种创新的监督信号来保留场景运动的固有性质，包括masked倒角距离损失、分段刚性损失和时间一致性损失。相关代码可以在Github中找到。
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倒角距离以及倒角损失前言：距离变换2D图像中的倒角距离2D图像的距离变换3D点云中的倒角距离 很多博客都在讲倒角距离变换（chamfer distance transform），看完之后，我对倒角距离仍然是一片雾水。因此，在这篇文章论述一下我对倒角距离的理解。 前言：距离变换 距离变换的主要目的是通过识别目标点与背景点，将二值化图像转化为灰度图。 距离变换主要分为欧式距离变换和非欧式距离变换，非欧式距离变换包括棋盘距离变换、城市街区距离变换、倒角距离变换。 棋盘距离：∣x1−x2∣+∣y1−y2∣|x_1-
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Contextual loss
u014447845的博客
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chamfer_distance
最新发布
03-20
### Chamfer Distance 实现方法与应用场景 Chamfer 距离是一种用于比较两个点集之间相似性的度量方式，在计算机视觉、三维重建以及机器学习领域有广泛应用。以下是关于其实现方法及其应用的具体说明。 #### 1. Chamfer Distance 的定义 Chamfer 距离衡量的是两组点之间的距离差异，通常通过计算每一点到另一集合最近点的距离并求和来完成。具体公式如下： \[ CD(A, B) = \sum_{a \in A} \min_{b \in B} ||a-b||_2^2 + \sum_{b \in B} \min_{a \in A} ||a-b||_2^2 \] 其中 \(A\) 和 \(B\) 是两个点集，\(||a-b||_2^2\) 表示欧几里得平方距离[^2]。 #### 2. 编程中的实现方法 在编程中可以利用 NumPy 或 PyTorch 来高效实现 Chamfer 距离的计算。下面是一个基于 Python 的简单实现例子： ```python import numpy as np from scipy.spatial import cKDTree def chamfer_distance_numpy(set_a, set_b): """ 计算两个点集间的 Chamfer 距离。 :param set_a: 点集 A (NxD 数组) :param set_b: 点集 B (MxD 数组) :return: 双向 Chamfer 距离 """ tree_set_a = cKDTree(set_a) dist_to_a, _ = tree_set_a.query(set_b) tree_set_b = cKDTree(set_b) dist_to_b, _ = tree_set_b.query(set_a) return np.sum(dist_to_a ** 2) + np.sum(dist_to_b ** 2) ``` 上述代码使用 `scipy` 中的 `cKDTree` 数据结构加速最近邻查找过程，从而提高效率[^3]。 对于 GPU 加速场景，可采用 PyTorch 提供的功能实现更高效的版本： ```python import torch def chamfer_distance_pytorch(set_a, set_b): """ 使用 PyTorch 实现 Chamfer 距离。 :param set_a: Tensor 形状为 (batch_size, N, D)，表示点集 A :param set_b: Tensor 形状为 (batch_size, M, D)，表示点集 B :return: 双向 Chamfer 距离 """ batch_size, num_points_a, dims = set_a.size() _, num_points_b, _ = set_b.size() # 扩展维度以便广播操作 set_a_expanded = set_a.unsqueeze(2).expand(-1, -1, num_points_b, -1) set_b_expanded = set_b.unsqueeze(1).expand(-1, num_points_a, -1, -1) # 计算 L2 平方差 diff = set_a_expanded - set_b_expanded distances = torch.sum(diff ** 2, dim=3) # 寻找最小距离 min_dist_to_b = torch.min(distances, dim=2)[0] min_dist_to_a = torch.min(distances, dim=1)[0] loss = torch.mean(min_dist_to_b) + torch.mean(min_dist_to_a) return loss ``` 此函数支持批量处理，并能充分利用现代硬件资源提升性能[^4]。 #### 3. 应用场景 - **形状匹配**: 在 CAD 建模或逆向工程中，常需评估生成模型与目标对象间的一致性程度。 - **姿态估计**: 对于机器人抓取任务而言，精确判断物体位置至关重要；此时可通过该指标优化算法表现。 - **图像配准**: 当涉及多视角融合或者立体视觉时，它有助于校正不同视图下的偏差情况。 以上即为有关 Chamfer 距离的基础介绍及相关程序片段展示[^5]。
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