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SGP:[CVPR 2021口头]自我监督的几何感知
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2021-03-06
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SGP:自我监督的几何感知 [CVPR 2021口头]自我监督的几何感知 介绍 简而言之,就我们所知,SGP是第一个在几何感知中进行特征学习的通用框架,而无需来自地面真实几何标签的任何监督。 SGP以EM方式运行。 它迭代执行几何模型的鲁棒估计以生成伪标签,并在嘈杂的伪标签的监督下进行特征学习。 我们将SGP应用于相机姿态估计和点云配准,证明其性能在大规模真实数据集中可与监督的oracle媲美甚至更好。 相机姿势估计 可以使用5pt-RANSAC生成的相对姿势标签训练类的深层图像特征,并通过手工制作的SIFT功能进行引导。 以后可以将它们用于鲁棒的相对摄像机姿态估计。 点云注册 深3D功能,如可以通过3点,RANSAC产生相对位姿标签,由手工FPFH功能bootstraped培训。 以后可以将它们用于鲁棒点云注册。 代码 快来了! 引文 @inproceedings{yang2021s
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SGP-master
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fpfh-3dmatch.png 3.12MB
overview.png 267KB
caps-megadepth.png 3.36MB
fcgf-3dmatch.png 2.85MB
caps-scannet.png 3.73MB
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大白兔奶棠
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