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注1:本文系“计算机视觉/三维重建论文速递”系列之一,致力于简洁清晰完整地介绍、解读计算机视觉,特别是三维重建领域最新的顶会/顶刊论文(包括但不限于 Nature/Science及其子刊; CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICLR, ICML, TPAMI, IJCV 等)。本次介绍的论文是:2023年,CVPR, “Unsupervised Deep Probabilistic Approach for Partial Point Cloud Registration”。

CVPR 2023 | 无监督深度概率方法在部分点云配准中的应用

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1. 背景介绍

在计算机视觉和三维重建领域,点云配准是一个基础且重要的任务。点云配准的目标是找到两个或多个点云之间的最优变换,使得它们能在同一坐标系中对齐。但在实际应用中,如机器人视觉、增强现实和自动驾驶等,点云通常只有部分重叠,这给配准任务带来了巨大挑战。早期的方法大多依赖于人工标注数据,但这不仅耗时耗力,而且在处理部分重叠的点云时效果并不理想。为了解决这些问题,2023年的CVPR会议上,一组研究人员提出了一种名为UDPReg的无监督深度概率配准框架,专门处理部分重叠的点云。

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