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插入具有完整性和交叉配准属性问题的链接标记

是指在文本中插入一个链接标记，用于指向具有完整性和交叉配准属性的问题。这种链接标记通常用于问答平台、论坛或社交媒体等互动平台中，以便用户可以点击链接查看相关问题的详细内容。

具有完整性的问题是指问题本身包含足够的信息，能够独立回答，而不需要依赖其他上下文。交叉配准属性表示问题与其他相关问题之间存在关联性，通过链接标记可以方便用户在不同问题之间进行跳转和查看。

在云计算领域中，插入具有完整性和交叉配准属性问题的链接标记可以提高用户体验和信息检索效率。通过点击链接，用户可以快速访问相关问题，获取更多的解答和信息。这对于解决技术问题、分享经验和知识的交流非常有帮助。

腾讯云提供了一系列云计算产品和服务，其中包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能、物联网等。通过使用腾讯云的产品和服务，用户可以构建稳定、安全、高效的云计算解决方案。

以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云服务器（Elastic Compute Cloud，简称 CVM）：提供可扩展的计算能力，支持多种操作系统和应用场景。了解更多：云服务器产品介绍
云数据库（TencentDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，包括关系型数据库（MySQL、SQL Server等）和非关系型数据库（MongoDB、Redis等）。了解更多：云数据库产品介绍
云存储（Cloud Object Storage，简称 COS）：提供安全可靠的对象存储服务，适用于存储和管理大规模的非结构化数据。了解更多：云存储产品介绍
人工智能（AI）：腾讯云提供了丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。了解更多：人工智能产品介绍
物联网（IoT）：腾讯云物联网平台提供了全面的物联网解决方案，包括设备接入、数据管理、应用开发等。了解更多：物联网产品介绍

通过腾讯云的产品和服务，用户可以构建全面的云计算解决方案，满足各种应用场景的需求。

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【开源】Transformer 在CV领域全面开花：新出跟踪、分割、配准等总结

Image Registration (AiR): an unsupervised Transformer approach 来自 Inria&Universit´e Cˆote d’Azur 为了探索图像配准问题的先进学习方法以解决实际问题...，作者在本文中提出一种在可变形图像配准问题中引入注意力机制的方法。...或者说将图像配准问题视为与语言翻译任务相同，并引入一个 Transformer 来解决这个问题。所提出方法学习了一个无监督生成的变形图，并在两个基准数据集上进行了测试。...并证明该方法很容易扩展到执行运动分割和说明场景的组成，并且通过观察未标记的视频数据，学会以完全可解释的方式产生可靠的预测。...一系列具有不同分辨率的模型，从具有最先进的性能到具有快速推理和良好性能的模型，使其在精度和运行时间之间进行权衡。

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SuperLine3D：基于自监督的激光雷达点云线分割与描述子计算方法

基于该模型可以在没有初始转换提示的情况下，为点云配准构建高效可用的全局配准模块，实验表明，提出的基于线的配准方法与最先进的基于点的方法相比具有高度竞争力。...我们的工作的关键贡献在于，这种用于训练和使用用于扫描数据配准目的的线段特征的方案，其中包括：（1）据我们所知，我们提出了第一个基于学习的激光雷达扫描数据线段分割和描述子计算，为全局配准提出了适用的特征类别我们提出了一种点云的线段标记方法...图5.KITTI数据集上具有不同RRE和RTE阈值的配准召回，在不同标准下，我们基于线的方法（蓝色）的配准成功率接近于基于SOTA点的方法D3Feat（橙色图5示出了具有不同错误阈值的配准召回，SpinNet...和D3Feat具有更好的性能，召回率超过90%，基于线段的配准实现了与点云的特征配准相当的性能，与D3Feat相比，具有相似的平均翻译错误和1.22%的召回率。...，该方法在点云配准中与基于点特征的方法具有很强的竞争力，未来，将探索深度学习线段功能在SLAM问题上的使用，如建图、地图压缩和重定位，并还将优化网络结构，减少训练资源的消耗。

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SegICP：一种集成深度语义分割和位姿估计的框架

然而，用于闭环操作任务的现有对象识别和姿态估计解决方案通常具有以下问题： (1) 在具有部分遮挡的杂乱环境中不鲁棒； (2) 无法实时操作 (<1 Hz)； (3) 不够准确； (4) 在没有较好初始条件的情况下无法获得高精度...作者还指出了一些问题，如ICP 拟合得分（欧几里得误差得分）和IOU不能有效地区分好的配准和错误的配准。相比之下，作者提出的指标解决了高度对称的物体（例如油瓶）上存在的这些直接缺点。...为了使跟踪过程对对象分割边界上的缺陷具有鲁棒性，通过删除最新配准模型位姿的边界框外的点来进一步修剪对象的场景点云。通过配准获得的位姿用作卡尔曼滤波器中的测量更新，以跟踪每个对象的6-DoF姿态和速度。...两种网络的视觉差异如图6所示，其中SegNet和DilatedNet的输出显示为同一场景。需要注意的是，分割的质量会影响点云标记，并对框架中用于对象姿态估计的点到姿态配准方法的性能产生直接影响。...作者发现，由于TOF引起的点云变形，具有高度几何对称性和具有反射表面的物体（例如油瓶）会导致ICP拟合不佳。图8说明了这种特殊现象，其中油瓶表面存在较大变形，导致配准不准确。

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基于表面形态的海马亚区分割

二维的新皮质表面根据固定锚点（例如，新皮质和主要脑沟的边缘）对齐，并且可以使用附加特征来进一步细化配准（例如较小的脑回、皮质内髓鞘、功能属性或其他特征）。...常用方法是将给定受试者的海马经变形后配准到足够详细的三维参考图谱上，这些三维参考图谱是通过组织学密集采样、离体 MRI 和/或手动体内注释组合构建的，具有非常高的分辨率。...最新和正在进行的研究致力于改进了这些方法中使用的配准过程和三维参照图谱。...总结：总之，最近在人类海马中发现存在复杂、多变的皮质折叠的证据，对海马亚区手动分割和基于配准的海马亚区分割方法提出了重大挑战。...这种新方法可能有助于揭示海马亚区形态、疾病完整性和功能之间的关系。但作者也提到，以下问题仍旧有待验证： 1、如何对基于表面的海马亚区分割方法进行外部验证？

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数据采集和处理

影像配准影像数据指的是栅格数据，影响配准是指使用地图坐标为影像数据指定特定的空间位置。 ArcGIS配准步骤打开ArcMap，增加地理配准工具条。...然后配置属性框的坐标系。找控制点，取地图公里网的交叉点，单击影像选择交叉点，右键菜单输入经纬度坐标，可以继续选择其他交叉点。单击内图廓的四个点任意一点，右击输入XY坐标。...选择四个点以上，使用配准工具条链接表查看配准参差，残差理论上越小越好。如果残差在合理范围，就更新地理配准。配准后，在源文件中会自动添加一个数据文件后缀为.jpgx，文件内容如下。...矢量化矢量化是将栅格数据变成矢量数据的过程，这里的栅格数据是以前的纸质地图扫描后的数据，将其矢量化，需要先地理配准，矢量化用的是ArcAcan 栅格图矢量化之前应先将栅格图色彩模式转换成灰度。...栅格数据二值化创建文件数据库矢量化的成果需要保存在新的文件下，所以应先创建新的文件，其中包括各要素类。

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基于语义分割的相机外参标定

主要贡献本文提出了一种单目相机机标定方法，用于对语义分割的单目相机的图像和相机所在环境的语义标记三维模型进行跨域配准，图1给出了该方法的概述。...图1.方法概述，左侧是来自两个域的数据输入到流程中，对于激光雷达数据，使用多次扫描重建3D环境，之后，两个域都在语义上进行标记，在最后一步，执行提出的优化以配准两个域数据以优化得到外参校准数据通过使用相机和点云域的语义表示...该方法包括数据预处理步骤以及执行跨域配准的优化步骤，在预处理步骤中，重建三维环境模型，然后使用神经网络进行语义标记，并对目标摄像机的图像进行语义分割处理，然后，调用优化算法以将3D模型的渲染视图的视觉外观和投影与分割的摄像机视图相匹配...E、跨源配准我们的目标是估计旋转矩阵R和平移向量t，我们将此估计问题表述为优化问题，最小化旋转和平移的损失与误差，由于Nelder-Mead方法不需要梯度信息，它允许将广泛的数据变换应用于模型点云数据...，可以很容易地获得具有这种精度的初始猜测，并足以获得外参优化问题的良好的解决方案。

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关于图像配准（Image Registration）的基础知识汇总1.0

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巧解图像处理经典难题之图像配准

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2021最新关于点云配准的全面综述

激光雷达在生成稀疏点云的同时具有很长的视距。这些不同类型的三维传感器的数据融合结合了它们的优点，这是一个跨源点云配准问题[43]、[41]、[42]。...点云配准方法概述介绍 A 基于优化的配准方法基于优化的方法的关键思想是开发一个复杂的优化策略来实现方程1中非线性问题的最优解。由于同一来源挑战的影响，这一非线性问题变得具有挑战性。...图5 按时间顺序概述的端到端学习的配准方法。 D 跨源点云配准本节首次全面介绍了跨源点云配准。现有的跨源配准方法分为两类：基于优化的方法和基于学习的方法。研究方向是设计高级配准框架以克服交叉源挑战。...一个例子显示了跨源点云的挑战。交叉源对中普遍存在大量噪声、离群点、密度差和部分重叠应用点云配准是许多应用中的关键技术。本节介绍了点云配准在各种应用中的作用，并总结了各种应用中的研究方向。...A、建筑信息模型（building information modeling，简称BIM）是新一代的信息存储和处理系统，广泛应用于建筑工程和建筑管理中。它通常包含建筑物的三维模型和属性。

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图像和LiDAR点云的可微分配准

摘要不同模态之间的配准，即来自摄像机的2D图像和LiDAR的3D点云之间的配准，是计算机视觉和机器人领域中的关键任务。...然而这些方法在将点和像素鲁棒地映射到共享的潜在空间方面存在困难，因为点和像素具有非常不同的特征，用不同的方式学习模式，而且它们也无法直接在变换上构建监督，因为PnP是不可微分的，导致不稳定的配准结果。...给定一对未正确配准的图像I和点云P作为输入，(a) 我们首先对稀疏体素进行操作以生成稀疏体素V，然后应用三元网络从三个模态中提取模式。...实验我们在两个广泛使用的基准数据集KITTI和nuScenes上评估我们在图像到点云配准任务上的性能。在两个数据集上，图像和点云是通过2D相机和3D激光雷达同时捕获的。...与其他方法相比，尤其是在调校困难的情况下，如第1行和第2行，我们的方法能够更准确地解决配准问题，而其他方法（如DeepI2P和CorrI2P）无法正确匹配树木和汽车的投影与图像中相应的像素。

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REGTR：带有transformer的端对端点云对应（CVPR2022）

我们的源代码可以在https://github.com/yewzijian/RegTR. 2.引言刚性点云配准指找到对齐两个点云的最佳旋转和平移参数的问题。...3.定义问题 4.方法设计图2 REGTR网络整体结构 4.1 下采样和特征提取 4.2 交叉编码的transformer层前一节中的KPConv特征会线性投影到低维(d=256)，然后馈入交叉编码的...配准结果 5.1数据集和结果 3DMatch。...将坐标解码为坐标的加权和(公式4)与使用MLP回归坐标的方法相比，将坐标计算为加权和可以获得更好的RTE和RRE，但配准召回率更低，见表4第2行和第6行。消融损失。...我们尝试了具有线性复杂度的transformer层，但其性能较差，可能替代的解决方法包括使用稀疏注意力，或执行从粗到细的配准。

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学习PCL库：PCL中的配准模块介绍

它可以帮助滤除配准中的异常点，改善数据质量，减小误匹配的影响。这在处理实际场景中的点云数据时非常有用，因为点云数据可能会受到噪声、不完整性或遮挡的影响。...这对于点云配准非常重要，因为它可以帮助排除那些法线不一致的点云，从而提高配准的精度和鲁棒性。法线在点云中通常用于描述表面的方向，因此具有一致法线的点云对应更可能是正确的。...pcl::registration::GraphOptimizer用于解决点云配准中的参数优化问题，通常是在多个点云之间进行变换以实现最佳的点云配准。...这种方法可以提高点云配准的精度和稳定性，尤其是在无标记的情况下。...具体来说，它用于点云配准问题，其中一个点云（通常称为源点云）与另一个点云（通常称为目标点云）进行配准，目标点云的每个点都有一个法向量。

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SuperLine3D：从3D点到3D线

在点云配准领域，尽管已经有很多方法被提出来，但是无论是传统方法，还是近年来蓬勃发展的基于深度学习的三维点云配置方法，其实在真正应用到真实的LiDAR扫描点云帧时都会出现一些问题。...为了重复提取它们作为特征并在离散的LiDAR帧之间进行关联以进行配准，我们提出了第一个基于学习的LiDAR点云3D线特征分割和描述模型。...基于该模型，我们可以在没有初始变换提示的情况下构建一个用于点云配准的高可用性全局配准模块。实验表明，我们的基于线的配准方法与最先进的基于点的方法相比具有很强的竞争力。...主要贡献： 1.据我们所知，我们提出了第一个基于学习的激光雷达扫描线分割和描述网络，为全局配准提出了一个适用的特征类别。...最后，我们使用来平衡最终的损失： 3）基于线的配准.我们的网络为每个点输出标签和描述符。我们首先提取线,然后我们执行描述符匹配以获得行对应。匹配描述符的阈值设置为0.1。

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基于点云方式的6D姿态识别

利用SE（3）几何的特殊结构，推导了新的配准误差函数的上下界。在BnB方案中引入局部ICP，在保证全局最优的同时加快了新方法的速度。本文还讨论了扩展，解决了异常值健壮性问题。...或者，可以使用允许扫描处于任意初始姿势的全局注册算法。然而，最先进的全局配准算法4PCS在数据点的数量上具有二次时间复杂度，这大大限制了它在获取大型环境方面的适用性。...本文提出了Super 4PCS全局点云配准，它可以在线性时间（数据点的数目）中运行，并且在基于扫描对的（未知）重叠对齐问题的复杂性上输出敏感。算法简单，内存利用率高，速度快。...在两个具有挑战性的数据集（ICL-NUIM和SUN3D）上进行的大量实验表明3DRegNet性能优于其他方法，并取得了最新的结果。 ? ? ?...4、3DMatch: Learning Local Geometric Descriptors from RGB-D Reconstructions（斯坦福大学，代码开源）由于三维扫描数据的噪声、低分辨率和不完整性

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每日学术速递8.13

Detection-free Registration between Images and Point Clouds(ICCV2023) 标题：2D3D-MATR：2D-3D 匹配Transformer，用于图像和点云之间的免检测配准...项目代码：https://github.com/minhaolee/2D3DMATR 摘要：由于不兼容的关键点检测和不一致的特征描述，通常采用的检测然后匹配的配准方法在跨模态情况下遇到困难...我们提出了 2D3D-MATR，一种无需检测的方法，用于图像和点云之间的准确和稳健的配准。...对两个公共基准的大量实验表明，2D3D-MATR 在内点率方面优于之前最先进的 P2-Net 约 20 个百分点，在配准方面优于 10 个百分点记起。...我们的提取方案基于双行进立方体，以改进拓扑属性，并提出扩展以选择性地生成四面体和分层自适应网格。

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CyTran: Cycle-Consistent Transformers forNon-Contrast to Contrast CT Translation

我们提供的经验证据表明，在对比度与非对比度CT平移和反向方面，循环一致性转换器优于基于pix2pix或CycleGAN的架构。 3、图像配准医学图像配准是改善视觉检查、诊断和治疗计划的一个基本问题。...与其他医学图像配准方法不同，我们使用CyTran作为数据增强方法来提高配准结果。增强包括添加由CyTran合成生成的非对比CT扫描的训练示例。...骨结构附近的软组织，如肩胛骨或肋骨，具有结构变形的晕圈。这种方法还在CT图像上创建网格状纹理，这会扭曲结构完整性并增加视觉伪影的数量。...2）性能指标：由于我们的数据集不包含任何标记的分割图，我们认为性能指标适用于评估无监督配准方法，该方法量化了对齐移动结构的能力，而不会损害CT扫描的完整性。...在未来的工作中，我们的目标是将我们的配准结果应用于提高多图像超分辨率和病变分割。

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医学图像处理最全综述「建议收藏」

由于感受野的大小增加，具有和不具有捷径的7层CEN能够比3层CEN更好地分割大的病变。 2018年德国医疗康复机构提出一种具有代表性的基于全卷积的前列腺图像分割方法。...医学图像配准包括图像的定位和转换，即通过寻找一种空间变换使两幅图像对应点达到空间位置和解剖结构上的完全一致。图8简单说明了二维图像配准的概念。...1993 年 Petra 等综述了二维图像的配准方法，并根据配准基准的特性,将图像配准的方法分为基于外部特征的图象配准(有框架) 和基于图象内部特征的图象配准(无框架) 两种方法。...向快速和准确方面改进算法，使用最优化策略改进图像配准以及对非刚性图像配准的研究是今后医学图像配准技术的发展方向[21,22]。...随着医疗技术和计算机科学的蓬勃发展，对医学图象处理提出的要求也越来越高。有效地提高医学图象处理技术的水平，与多学科理论的交叉融合，医务人员和理论技术人员之间的交流就显得越来越重要。

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SDMNet：大规模激光雷达点云配准的稀疏到稠密匹配网络

基于该问题，作者提出了一种由稀疏到稠密的匹配网络SDMNet，实现了配准精度和效率的良好平衡。...（3）在三个大规模室外LiDAR点云数据集上进行的广泛实验证明了所提出的SDMNet方法具有高精度和高效率。02 相关工作传统的点云配准方法可以分为局部和全局方法。...局部方法中迭代最近点（Iterative Closest Point，ICP）及其变种是点云配准中最常用的方法。尽管ICP具有高准确性和高效率，但它需要初始转换以避免陷入局部最小值。...基于特征匹配的方法对于全局点云配准非常有效。点云的经典局部特征通常使用局部几何属性提取，这在Guo等人的综述中已经详细介绍。...与之前表现最佳的方法HRegNet相比，SDMNet在推理速度方面表现相当，并且在RTE和RRE方面减少了约14％和27％，并且具有更高的配准召回率，这证明了所提出方法的高配准精度和效率。

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用于三维点云语义分割的标注工具和城市数据集

图2，提出的PC标注的GUI：（A）注释功能区，（B）写入和配准功能区，（C）标注摘要面板，（D）形状调整工具栏和查看窗口控件，（E）处理功能区。 A....标注功能区 GUI的这一部分提供核心标注功能，即数据加载、标签选择和保存标签，启动该工具后，将生成一个原始/配准的点云，ply格式或3D点云及标签文本文件（如果之前已标记）可以在“加载”按钮的帮助下加载...写入和配准功能区此功能区提供用于写入和配准点云的按钮，点云标注完成后，PC-Annotate可以通过按“写入文件”按钮或快捷键“w”将标签写入硬盘，这将导致编写两个文本文件，一个标签文件和一个摘要文件...Excel文件包含x、y、z值、强度、反射率、环、噪波和每个点的范围，这些属性在使用深度学习算法进行语义分割时非常有用。...，还提供了配准原始帧的功能，以便为深度学习模型同时标记和准备数据。

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