目录 跨模态行人重识别：共享与特异特征变换算法cm-SSFT GarmentGAN：具有图片真实感的对抗时尚迁移 学习将纹理从服装图像转移到3D人体 学会注意错误 MINA: 非刚性形状对齐的凸混合整数规划...主要创新点：利用近邻信息：给定一红外线query。...作者首先使用非刚性3D到2D注册的方法，生成了服装图片和3D外衣的数据对，这种方法非常准确但是速度很慢。然后作者基于这些数据对，通过神经网络学习了图片像素到3D服装表面的映射。...MINA: 非刚性形状对齐的凸混合整数规划 论文名称：MINA: Convex Mixed-Integer Programming for Non-Rigid Shape Alignment 作者：Florian...本文作者提出了一个用于非刚性形状匹配的凸混合整数规划公式，为了解决该问题，作者提出了一种基于有效的低维离散模型的形状变形模型，能够在(大多数)实际情况下很容易地求得全局最优解。
基于K-means聚类多视图精配准算法属于硬聚类，将所有点云数据的点划分到一个簇，簇内所有点跟对应的簇中心点进行对齐；基于混合分布模型的多视图精配准算法是软聚类问题，使用混合模型来表示点云数据，通过期望最大化算法来优化混合模型的参数...b．基于混合分布模型的多视图精配准基于混合分布模型的多视图精配准算法通过多个分布模型混合，将所有点云数据用混合分布模型表示，将配准问题转化为混合分布模型对齐问题，通过期望最大化算法将分布模型之间的统计差异量最小化...文献[67]提出秩松弛半正定规划全局配准优化框架，使用交替方向乘子法非凸变体来优化求解，该算法是高效的迭代方法，对错误点对匹配具有鲁棒性，配准精度显著高于ICP算法，与MAICP效果相似。...随后，文献[68]提出将非凸优化简化为半正定规划问题，其中优化目标为线性目标，但优化约束为非凸约束；最小二乘问题解可以通过线性映射从SDP解导出，使用变量分离和交替方向乘子法解决SDP问题。...d．非刚性点云数据的多视图点云配准算法．现有算法主要研究刚性目标或场景的多视图点云配准问题，但动态目标、人体等非刚性目标的配准重建具有广泛的应用场景，因此非刚性点云数据的多视图配准将是未来极具研究价值的开放问题
)三维点云基本的IO操作（其中依赖了第三方库tinyply和Eigen库） (6)rgbd图像对和点云之间的转换程序 点云凹凸以及空间检测模块 (1)使用了第三方库Qhull实现从常见维度点云凸多面体检测...聚类算法 (4)支持任意点之间基于联通性的点云分割算法 ?...点云配准模块 支持任意对应搜索方式的ICP点云配准 (1)点对点的度量方式（通用维度）点对平面的度量（二维或者三维）或者其他任意组合下的刚性或者仿射对齐算法 (2)在点到点和点到平面度量的任意组合下，通过稳定的正则化...，局部刚体或者仿射变换，实现二维或者三维点集的非刚性对齐，并支持稠密和稀疏的点云变换的算法。...点云模型估计模块 ransac估计器模板及其在一般维度上的实例： （1）稳健超平面估计 （2）给定噪声对应的刚性点云配准 点云可视化模块模块 主要是依赖了第三方库Pangolin 安装与实例 安装Eigen
它找出两个测量点云之间的仿射、刚性或非刚性变换，从而可以有效地合并多个 3-D 视图。这些点云测量通常来自激光扫描仪、RGB-D 相机、结构光等。...两个点间坐标系{B}和{R}之间的经典 3-D 配准问题可以指定为： 此问题使用最小二乘公式对齐{bi}和{ri} 的两个点集。目标是找到最佳旋转和 R 以及平移 T 以获得最佳点云对齐。 B....(1) 在点云匹配算法中也起着重要作用，包括迭代最近点（ICP，[10]）和几何特征匹配[11]。问题（1）对于具有大量点的场景非常有效。...然而，在工程中，匹配两个点云是具有挑战性的，因为迭代搜索是非凸的。目前，已经付出了大量努力来寻求全局最优 ICP 解决方案，例如 Go-ICP [12] 和 BnB [13]。...IV结论 在本文中，引入了一种包含时间差分信息的新点云配准公式，以实现混合配准性能。我们表明可以轻松获取时间差分信息。因此，所设计的方案将是实用且易于实施的。
今天将分享使用一致性点漂移算法（Coherent Point Drift）来对点云数据进行配准。...2、一致性点漂移算法简介 在论文《Point-Set Registration: Coherent Point Drift》中介绍了刚性和非刚性的配准概率方法，称为一致性点漂移算法。...实际上两个点集的配准问题就是概率密度估计问题，因为其中一个点集合代表了高斯混合模型的质心，而另一个点集合代表了数据点，所以两个点集的配准问题就转化成一个概率密度估计的问题，也就转换成了求解混合高斯模型的参数问题了...论文算法的核心是在于使高斯混合模型的质心做为一个整体来连贯运行，这就保留了点集的拓扑结构。具体数学公式推导可以阅读论文。...3、使用pycpd来实现一致性漂移算法的点云配准 原始论文的作者提供了matlab版本的代码实现，也有大佬用纯python复现了该算法，称为pycpd，具体项目可以点击原文链接。
在我们的论文中，我们将以前的工作分为两组：（1）通过构造更好的对齐函数来减少重影的方法，（2）使用合成、像素选择或混合中的高级方法来减少对齐后的重影的方法。...在2D图像处理[14]中的扭曲点的背景下，每个x∗的MLS估计是一个由矩阵F∗∈R2×3定义的仿射变换 包括非平稳权重{wi∗}Ni=1会产生柔性翘曲，但此类翘曲最终只可能是仿射的；参见图1（...因此，尽管轨道和平铺正确对齐（在这些纹理相对丰富的区域中存在更多的关键点匹配以影响扭曲），但在天际线附近的区域会发生重影。请注意，尽管APAP引入了网格，但它是为了计算效率，而不是强加刚性。...为了进一步研究，我们通过将随机生成的3D点云投影到两台摄像机上，生成合成2D图像。在每个实例中，创建200个点，其中3D坐标和相机内部控制，以使投影适合200×200像素图像。...对于每个点云，我们将摄影机之间的相对旋转固定为60◦, 但沿固定方向改变摄像机中心之间的距离。与前面一样，我们将点匹配划分为一个训练集和测试集。
我们知道，三维点云配准是三维视觉以及点云相关任务中的一个关键课题。早期最具有代表性的三维点云配准的工作是ICP，其根据点匹配估计输入点云的相对位姿。...但这个工作重新聚焦于非学习的策略，通过聚类策略实现了先进的性能。...多实例三维点云配准的目标是找到将源点云实例X 与每个目标实例点云 对齐的刚性变换 。...一开始，每个对应都被视为一个单独的类，然后重复合并距离最小的两个类，直到两类之间的最小距离大于给定阈值。定义类之间距离的方式会产生不同的算法。这里定义距离如下。...最后，我们通过以下方式检查刚性变换和具有最多对应内点的刚性变换之间的内点对应数的下降率 其中 表示第k次刚性变换的内点对应数。如果，我们忽略第k个刚性变换之后的所有变换。
1671105715&vid=wxv_2633736170119839745&format_id=10102&support_redirect=0&mmversion=false 背景知识 给定人体点云数据和对应的人体骨架...基于局部旋转的邻接部件缝合 邻接部件缝合的核心是通过对相邻部件的运动进行加权对部件末端施加形变，保证部件接面的对齐。具体而言，是通过叠加偏移量使局部空间扭曲，实现非刚性形变。...通过混合多个偏移量，该方法同样适用于三个或更多部件相连的情况。 由 “部件竞争” 定义的混合权重 上述方法描述了邻接部件缝合的基本原理，但并未涉及混合权重 ω 的定义。...那么点 x 关于骨骼 和 的混合权重分别为： 上式中 和 的和为 1，保证了部件之间的稳定连接。...在下图这组对比中，邻接部件缝合算法显著改善了分部件重建方法在新动作下出现重叠和断裂的问题。
导语 ：人脸对齐领域较早但是非常重要的ASM算法介绍 主动形状模型发表在95年，已经是比较老的模型了， 但是该算法是以后很多人脸对齐算法的基础，对理解人脸对齐领域算法有益，所以做了些研究。...ASM是一种基于点分布模型（Point Distribution Model,PDM）的算法。ASM是一个通用的形状模型，在这里， 我们重点讨论在人脸上的应用。...下文内容主要有 1 面部几何约束 2 线性形状模型 3 特征点局部梯度模型 4 ASM搜索 一、 面部几何约束 1 全局刚性形变 2 局部非刚性形变 对于局部非刚性形变，在ASM中使用线性形状模型来建模这种变形...在介绍线性形状模型之前， 我们了解下怎么将原始形状向量去掉刚性变换，因为线性形状模型只是对非刚性变换建模的。...对齐效果 上图中每个特征点是一种颜色。 这样， 我们得到了每个样本对齐之后形状向量。把这些形状向量作为线性形状模型的输入。
因为在点云配准过程中，边界点通常受到不完整数据或扫描仪感知的限制，因此它们的点对应可能不够准确，通过筛选掉这些点对应，可以提高配准的精度和稳定性。...pcl::IterativeClosestPointNonLinear 实现了非线性的 ICP 算法，通过最小化两个点云之间的距离来找到最佳的刚性变换，以实现点云的配准。...pcl::NormalDistributionsTransform基于正态分布的理论，用于点云的配准，特别适用于处理有噪声、遮挡或不完整数据的情况。...pcl::registration::TransformationEstimation 类来估算将源点云变换为与目标点云对齐所需的刚性变换矩阵 这个类主要基于以下情况之一来进行变换矩阵的估算： 对应向量...该类的主要作用是估计两个数据集之间的刚性变换，包括平移（x，y）和旋转（theta），使它们在平面上对齐。
具体来讲，作者使用 NeuS2 网络生成每帧的几何先验信息，随后按照关键帧的方式对得到的网格序列进行非刚性跟踪。...随后，我们使用对偶四元混合法获取每个点 v_c 。...，用于将高斯光栅化混合后的颜色与实际的颜色对齐。...这种分布有助于使用 RANS 算法对每个属性进行高效编码，在这种算法中，每个属性和编码器的当前状态都会被处理，以更新代表编码数据序列的状态。最终状态以整数流形式存储，供后续解码使用。...对比而言，HiFi4G 则通过融合 3DGS 与基于关键帧更新的非刚性追踪，提供了细致的高保真的渲染效果。
由于激光雷达提供与照明无关的精确场景几何描述，因此使用激光雷达点云执行这些任务可以提供可靠的预测。...我们将该问题描述为一个具有二次目标函数和非凸二次约束的非光滑数值优化问题，其中包含混合整数决策变量（MIQCQP）。...我们提出并比较了三种近似算法来解决这个问题：混合整数圆锥规划（MICP）、混合整数非线性规划（MINLP）和模拟退火（SA）。我们评估了搜索涉及10-14美元刚性连杆的平面连杆机构的这些算法。...我们的结果表明，通过将MICP和MINLP相结合，可以获得最佳性能，从而形成一种能够在台式机上几个小时内找到平面连杆机构的混合算法，该算法在优化性方面显著优于SA基线。...然而，这些方法依赖于非凸问题的局部优化，通常需要精确初始化或多次重新初始化才能收敛到有效解。在这项工作中，我们首先将复杂的逆运动学问题表述为凸可行性问题，其低阶可行点提供精确的IK解。
我们将边缘敏感的数据挖掘方法与一种形式主义相结合，我们称之为潜在支持向量机。隐式支持向量机与隐式CRF一样，存在非凸训练问题。然而，潜在SVM是半凸的，一旦为正例指定了潜在信息，训练问题就变成了凸的。...隐式支持向量机与隐式CRF一样，存在非凸训练问题。然而，与隐式CRF不同的是，隐式SVM是半凸的，一旦为正训练实例指定了隐式信息，训练问题就变成了凸的。这就引出了潜在支持向量机的一般坐标下降算法。...LSVMs的一个重要性质是，如果我们对正例的潜值进行修正，训练问题就会变得凸。这可以用在坐标下降算法中。...如果正例的标签不是固定的，我们可以使用坐标下降算法计算(3)的局部最优值:固定 ，优化正例的潜在值 对正样本使 固定，优化β通过求解凸问题上面定义它可以表明,这两个步骤总是改善或维持的价值(...可以考虑更深层次的部件层次结构(部件与部件)、混合模型(正面与侧面汽车)和三维姿态。我们希望使用共享的部件词汇表(可能是可视词汇表)一起训练和检测多个类。
凸包算法Convex Hull Algorithms 主要讲述二维、三维以及高维度模型的凸包算法 二维凸包和极值点2D Convex Hulls and Extreme Points 这个包提供了计算二维凸壳的函数...可以用两种方法在三维空间中计算一组点的凸包：静态凸包构建算法和动态凸包构建。...、混合维度模型(如孤立的顶点和天线)。...点云3D Point Set 该组件为用户提供了灵活的三维点集数据结构。用户可以定义任何需要的附加属性，如法向量、颜色或标签。CGAL算法可以很容易地应用于这种数据结构。...点云形状检测Point Set Shape Detection 该组件实现了两种基本的形状检测算法:有效的RANSAC算法和区域增长算法。平面是用无向法线的点集来检测的。
常见的拟牛顿法变种包括BFGS、DFP等。拟牛顿法的优点在于既能保持较快的收敛速度，又能避免牛顿法的高计算成本。此外，拟牛顿法通常具有较好的全局收敛性能，适用于非凸问题。...适用范围： 牛顿法：适用于目标函数是凸函数的情况。 梯度法：适用于大规模问题，但收敛速度较慢。 拟牛顿法：适用于非凸问题，具有较好的全局收敛性能。...有效地求解混合整数规划（MIP）问题可以采用多种方法，包括精确算法和启发式算法。以下是一些常见的方法： 分支定界法：这是最常用的精确算法之一。...SCIP：一个强大的数学规划求解器，支持线性、混合整数和混合整数二次约束的规划模型。 OR-Tools：提供灵活且高效的求解方法，适用于具有混合整数和非线性特性的优化问题。...通过嵌入列生成和CPLEX的定制自适应大邻域搜索（ALNS）算法来解决实际大小的实例。 无线通信网络资源的分配优化通常描述为混合整数非线性规划问题。
然后，通过将这两种表示进行刚性对齐，就可以得到与姿态标签匹配的姿态估计。...第一个点云表示相机坐标系中的场景几何(X，Y，Z 坐标)，而第二个点云表示全局坐标系中的场景几何。这两个点云及预测的权重用于估计相机的全局姿态。...在右上方，我们可以看到只有一个 3D 点云，它对应于三个重叠的点云在全局坐标系中，也是由我们的算法估计的。...尽管我们的方法隐式地估计场景在局部和全局参考系中的 3D 点云表示，但它不是一个建图或 3D 重建算法，而是一个定位算法，隐式地学习和使用 3D 场景几何。 2....使用刚性配准，可以通过对齐两个点云来估计姿态 \hat{T} 。为此，我们利用 Kabsch 算法。它是可微的，无参数的，并以闭式解的形式在单步中获得解决方案。这使得过程端到端可训练。
Artelys Knitro 连续整数规划和混合整数规划的大规模非线性优化。 ASTOS 航天弹道优化软件，用于发射，再入和一般航天问题。 BARON代数非线性和混合整数非线性问题的优化。...FortMP 整数、线性和二次规划。 HEEDS MDO -多学科设计优化使用SHERPA，混合，自适应优化算法。...MATLAB -优化工具箱中的线性、整数、二次和非线性问题;多极大值、多极小值、非光滑优化问题;模型参数的估计与优化。 MIDACO是一种基于进化计算的单目标和多目标优化的轻量级软件工具。...MOSEK 线性，二次，圆锥和凸非线性，连续和整数优化。 NAG 线性、二次、非线性、线性或非线性函数的平方和;线性、稀疏线性、非线性、有界或无约束;局部和全局优化;连续或整数问题。...MINTO采用分枝定界算法求解整数规划问题;个人使用的免费软件。 MOSEK -一个大规模的优化软件。解决线性、二次、圆锥和凸非线性、连续和整数优化问题。
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。...点云配准的通用解决方案流程如下：1）检测关键点，2）计算这些关键点的特征描述符，3）通过最近邻匹配获得假定的对应关系，4）通常使用RANSAC以稳健的方式估计刚性变换。...这些算法在训练过程中没考虑后处理，其性能对后处理的选择很敏感，以选择正确的对应关系，如RANSAC中采样的兴趣点或距离阈值。...如图5所示，当该点位于非信息区域，因此该点会关注第一个transformer层中其他点云中的多个类似外观区域(图5a）。在第六层，该点确信其位置，并且主要关注其正确的对应位置(图5b）。...7.结论 本文提出了用于刚性点云配准的REGTR网络，它使用多个transformer层直接预测清晰的点对应关系，无需进一步的最近邻特征匹配或RANSAC步骤，即可根据对应关系估计刚性变换。
前言 除了对应点方式，还可以将点云将与整个形状对齐，获得6D姿态。通常，首先进行粗配准以提供初始对准，然后进行密集配准方法，如迭代最近点（ICP），以获得最终的6D姿态。...针对点云方式，挑选了一些相关的paper，在这里做下基本思想分享。...本文提出了在ICP定义的L2误差度量下，两个三维点集欧氏（刚性）配准的第一个全局最优算法Go-ICP。Go-ICP方法基于搜索整个3D运动空间SE（3）的分枝定界（BnB）方案。...一种常见的方法是使用迭代最近点（ICP）算法（或其变体）局部对齐扫描对，但需要静态场景和扫描对之间的小运动。这可防止在多个扫描会话和/或不同采集模式（如立体声、深度扫描）之间积累数据。...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。
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