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点云论文最新视觉报道_免费节点(2024年12月全程跟踪)

内容来源：合毅科技所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

点云论文

2022年CVPR精选200篇论文推荐最近周末我也没闲着，为了让大家能更快地获取和学习最新的计算机视觉技术，我特意整理了近200篇精选论文，涵盖了目前最热门的研究方向𐟔壀‚下面给大家简单介绍一下这些论文的主题𐟑‡ 𐟓ƒ GCN、GNN 𐟓ƒ GAN 𐟓ƒ 迁移学习 𐟓ƒ 目标检测：(2D、3D) 𐟓ƒ 目标跟踪 𐟓ƒ 模型训练 𐟓ƒ 异常检测、伪装目标检测、视频、人物交互、关键点、消失点、车道线、边缘检测 𐟓ƒ 监督学习 𐟓ƒ 分割：（语义分割、图像分割、全景分割） 𐟓ƒ 多模态：视听学习、视觉﹣语言 𐟓ƒ 主动学习元学习 𐟓ƒ 图像转换、生成、合成、处理 𐟓ƒ 图像质量评估﹣人脸 𐟓ƒ 三维视觉(三维重建、3D点云) 𐟓ƒ 人脸识别、人脸生成合成﹣重建﹣编辑﹣伪造以上就是这些论文的大纲展示。

LLMs数学推理能力评估新进展 𐟎‰ Daily Paper 第 42 期来啦！快来看看这些精彩论文吧！𐟓– 𐟔 论文标题：Does your LLM truly unlearn? An embarrassingly simple approach to recover unlearned knowledge 摘要：这篇论文探讨了大型语言模型（LLMs）在去学习过程中通过量化恢复遗忘知识的问题。𐟓š arXiv链接：2410.16454 𐟔 论文标题：The Geometry of Concepts: Sparse Autoencoder Feature Structure 摘要：这篇文章研究了稀疏自编码器（Sparse Autoencoders, SAE）在高维向量空间中发现的特征点云的结构，特别是这些特征在不同尺度上的几何和模块化特性。𐟌 arXiv链接：2410.19750 𐟔 论文标题：ReasonAgain: Using Extractable Symbolic Programs to Evaluate Mathematical Reasoning 摘要：这篇论文探讨了如何通过提取符号程序来评估大型语言模型（LLMs）的数学推理能力。𐟧rXiv链接：2410.19056 𐟒젨🙤𚛦Ž訍语仅供参考，欢迎大家交流讨论！明天中午 12:00，继续和我们一起读论文吧！𐟓š

3D视觉新突破：一键去噪，秒速重建大家好，今天我要给大家介绍一项超级酷的3D视觉研究——一种能从嘈杂的点云数据中快速学习签名距离函数（SDFs）的新方法！𐟑€𐟔劊想象一下，你手里有一堆乱七八糟、充满噪音的3D点云数据，现在有一种神奇的技术，能够一键去除所有噪点，重建出干净、准确的3D模型！这不是梦，这就是最新发表在IEEE Transactions上的“Fast Learning of Signed Distance Functions from Noisy Point Clouds via Noise to Noise Mapping”论文带来的革新！ 𐟌Ÿ【创新点】无需干净数据：传统方法去噪、重建，都得依赖一些干净、准确的数据作为学习样本。但这篇论文的方法，完全不需要！它通过“噪声到噪声映射”，直接从嘈杂的观察中学习出高度准确的SDF。统计推理：利用统计学原理，即便在点云无序、无对应关系的情况下，也能推理出清洁的3D结构。多分辨率哈希编码：通过CUDA实现的多分辨率哈希编码，训练速度提升了一个数量级，一分钟之内就能收敛！ 𐟚€【新颖性】这项技术不仅在理论上突破了传统限制，实际应用中更是展现出了惊人的效果。无论是自动驾驶车辆上的激光雷达数据，还是我们日常使用的智能手机扫描的点云，都能用这个方法快速、准确地重建3D模型。 𐟏†【效果展示】论文中的实验结果证明了这种方法在点云去噪、上采样以及多视角重建方面，都达到了前所未有的水平。看图1，从含有10M点的单次真实扫描中，学习到的SDF，不仅去噪效果拔群，重建的表面也是光滑细腻，完全颠覆了我对3D重建的认知！ 𐟔—【项目链接】想了解更多细节？快去项目页面：源代码、实验数据、视频演示应有尽有！快来一起见证这场3D视觉的革命吧！𐟌ˆ𐟔尟š€ #点云去噪 #快速重建 #AI技术 #科研新发现 #数据科学 #机器学习 #深度学习 #创新技术

基于直接光度的3D多目标跟踪方法 𐟓š 论文地址： 𐟏려𝜨€…单位：慕尼黑工业大学 𐟓‹ 项目页面： 𐟔 直接法在视觉里程计和SLAM的应用中表现出色。在这项工作中，我们提出了一种利用直接图像对齐和滑动窗口光度BA结合的DirectTracker框架，用于3D多目标跟踪任务。该框架基于稀疏滑动窗口点云进行估计，并使用基于优化的代价函数进一步细化，结合3D和2D特征以确保图像和世界空间的一致性。 𐟚— 我们提出了一种新的在线MOT方法，有效地检测和跟踪3D汽车。基于最近引入的HOTA指标，我们建议将3DGIoU作为相似度度量，以公平地评估基于立体的跟踪方法的性能。 𐟓Š 我们对3D跟踪进行了广泛的评估，并在KITTI跟踪基准上展示了具有竞争力的结果。 𐟌Ÿ 本文的主要贡献包括： 1️⃣ 提出了一种新的在线MOT方法，有效检测和跟踪3D汽车； 2️⃣ 改变了3DMOT任务的评估协议，将3DGIoU作为相似度度量，公平评估基于立体的跟踪方法； 3️⃣ 在KITTI跟踪基准上进行了广泛的评估，并展示了具有竞争力的结果。

浪潮SimpleBEV：多模态新突破 𐟓š 本周，我们深入研究了浪潮科技在arXiv上发布的图像+激光雷达多模态融合感知算法框架SimpleBEV。这篇文章在BEVFusion的基础上进行了改进，显著提升了感知性能。 𐟔 一、论文核心亮点在本文中，作者提出了一种名为SimpleBEV的感知算法模型。通过在nuScenes数据集上的实验，SimpleBEV实现了77.6%的NDS指标，在3D目标检测任务上达到了SOTA的感知性能。整体网络框架图如下： 𐟓Š 二、研究背景感知在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色。自动驾驶汽车配备了多种传感器，如激光雷达和图像传感器，以获得准确、全面的感知结果。激光雷达点云提供精确的定位和几何信息，而图像则提供丰富的语义信息。由于这两类传感器数据的互补特性，许多研究工作都在关注如何更好地融合视觉和激光雷达数据，以提高自动驾驶系统的3D目标检测性能。 𐟔砤𘉣€网络模型结构与技术细节 SimpleBEV算法由两条分支构成：Lidar Branch和Camera Branch。Lidar Branch采用了SECOND点云特征提取网络结构，通过多个稀疏3D卷积层生成多尺度3D特征。为了捕获多尺度目标的能力，作者引入了多尺度特征融合策略。首先，将不同阶段的多尺度3D特征转化为多个二维BEV特征。然后，利用多次上采样和卷积运算融合多个BEV特征，得到最终的LiDAR-BEV特征。 𐟓 核心创新点二：Lidar Branch（针对激光雷达分支的相关改进）激光雷达分支的整体架构如下图所示，采用了常见的SECOND点云特征提取网络结构。通过将多个稀疏3D卷积层依次应用到特征图上，生成多尺度3D特征。此外，为了捕获多尺度目标的能力，作者还引入了多尺度特征融合策略。 𐟓ᠥ››、融合策略最后，将Camera分支和LiDAR分支得到的BEV特征进行通道维度的合并，并送入到BEVEncoder模块完成进一步的特征提取，最后接3D检测头输出最终的3D检测结果。 𐟔 通过这些改进，SimpleBEV算法在多模态感知性能上取得了显著提升，为自动驾驶系统的感知任务提供了新的解决方案。

测绘工程专业毕业论文选题指南针对测绘工程专业的毕业论文题目，结合测绘领域的技术发展趋势及实践应用，建议如下：首先，在选题时，可以参考测绘工程专业课程中的核心内容，尤其是与现代测绘技术、新型测绘方法、地理信息系统（GIS）、无人机摄影测量等方向相关的章节。测绘工程的毕业论文题目应具备一定的实践性和可操作性，题目范围可以从传统测绘方法的改进到前沿技术的探索。具体选题建议包括： 1️⃣ 无人机倾斜摄影测量在建筑工程中的应用（中等难度）该选题涉及无人机倾斜摄影测量技术的应用，研究内容可以包括数据采集、三维建模及精度分析，重点关注建筑工程测量的精度要求和技术优势。 2️⃣ BIM+GIS技术在城市规划中的应用（中等难度）结合BIM与GIS技术，探索其在城市规划与管理中的实际应用，特别是如何利用三维模型和地理信息系统来实现对城市建筑物、道路、管线等基础设施的综合管理。 3️⃣ 基于三维激光扫描技术的古建筑数字化保护（高难度）此选题侧重于利用三维激光扫描技术获取古建筑的高精度点云数据，构建三维模型，并结合相关保护措施，研究其在古建筑数字化保护中的应用效果。 4️⃣ 基于LiDAR数据的山地地形变化监测（中等难度）该选题利用LiDAR（光探测与测距）数据对山地地形进行长期监测，分析其变化趋势，特别适合应用于地质灾害的预测与评估。 5️⃣ 城市地下管线三维数字化建模技术研究（难度适中）研究如何通过测绘手段（如GPR探地雷达、三维激光扫描等）进行地下管线的数据采集，并生成三维数字模型，以实现地下设施的可视化和精细化管理。 6️⃣ 基于GNSS-RTK技术的高精度地籍测量方法优化（简单）研究GNSS-RTK技术在地籍测量中的应用，重点分析其精度控制和数据处理的优化方法，适合有测绘实践基础的学生。

浙江大学无人机新研究：穿越窄缝的智能飞行最近，一篇关于无人机的论文在arXiv上引起了关注。这篇论文介绍了一种从像素到底层控制的纯学习方法，主要用于无人机在窄缝中穿越的任务。由于窄缝空间有限，无人机需要调整姿态才能通过，因此使用了whole-body这个词，但与之前的意义不同。这个想法让我想到了FPV飞手钻缝的场景。目前，这项研究还处于初步阶段，只是仿真演示。如果能够成功应用到实际飞行中，这可能会成为最酷炫的无人机演示之一。论文的作者是浙江大学的研究团队，其中最后一位作者是Fei Gao，他是无人机领域的新一代领军人物之一。不过，我对高老师的印象是他主要专注于传统的motion planning和无人机集群研究。论文的训练框架采用了RL-SL的两阶段方案，与之前分享的论文类似。虽然RL的性能达到了100%，但蒸馏后的策略性能有所下降。论文使用了一种特殊的RL输入形式，称为gap point，类似于点云处理，并通过了一个max pooling layer（类似于PointNet）。无人机不接受定位信息。第二阶段使用了与之前分享的工作类似的mask作为输入，整个策略是end2end的。这篇论文的特别之处在于使用了一种称为informed reset（IR）的机制，该机制可以使原本难以探索的任务变得容易探索。原理是利用传统基于模型的trajectory optimization为agent提供初始状态。作者在论文中解释了这种方法的有效性。这个方法有一定的启发性：那我是不是可以用boston dynamics的MPC提供的初始位置来让RL学会humanoid跑酷呢？仿真结果显示，通过IR机制，原本用PPO难以学会的任务得以解决。作者解释说，这是因为窄缝较小，探索难度大，且reward之间存在矛盾，导致策略收敛到一个懒惰的状态。通过增加相机对门可视性的reward，第二阶段蒸馏的结果得到了改善。如果飞机的视角乱动，看不到窄缝，那么通过像素信息无法做出正确的决策。尽管这篇论文的方法和结果令人惊艳，但目前只是仿真演示。论文承诺未来将进行sim2real的实验，期待更多精彩内容。

深度学习点云三维重建论文写作指南𐟓š 在撰写关于点云数据三维重建的论文时，以下是一些实用的建议和技巧，帮助你更好地组织你的研究工作和论文写作： 1️⃣ 明确研究问题和目标𐟎œ襼€始研究之前，确保清晰地定义你的问题。你的研究是关注点云数据的重建、去噪、分割还是其他特定任务？明确你的研究目标，例如提高重建质量、降低计算复杂度或适应多种数据来源。 2️⃣ 文献综述𐟓– 进行广泛的文献综述，了解已有的点云三维重建方法，包括传统方法和深度学习方法。强调你的工作如何扩展或改进现有的研究，并指出差异之处。 3️⃣ 选择合适的深度学习模型𐟧 根据研究问题选择适当的深度学习模型。对于点云数据，一些常见的模型包括PointNet、PointNet++、PoincNet++、PVCNN等。详细了解你选择的模型，包括其架构、损失函数和训练策略，以便清楚地解释和阐述它们。 4️⃣ 数据集和预处理𐟓ˆ 选择合适的点云数据集，确保数据集的质量和多样性。实施有效的数据预处理方法，例如点云采样、归一化和数据增强，以提高模型的鲁棒性。 5️⃣ 实验设计和评估指标𐟔슨ꌦ婪Œ证你的方法。考虑使用交叉验证、分割数据集等技术来评估模型性能。使用合适的评估指标，例如均方误差（MSE）、结构相似性指数（SSIM）、平均重建误差等，来量化重建质量。 6️⃣ 结果可视化和解释𐟎芦供清晰的实验结果，包括数量化的结果和可视化效果，以便读者直观地了解你的研究成果。使用三维点云可视化工具来呈现重建结果，并解释模型如何学习并重建点云数据。 7️⃣ 讨论和分析𐟒슥œ訮訮𚩃襈†，分析实验结果并解释你的模型的性能，讨论其优势和局限性。提出可能的改进和未来研究方向，以表明你的研究的深度和意义。 8️⃣ 写作风格𐟖‹️ 用清晰、简洁的语言写作，避免过度的技术细节，但确保关键概念得到充分解释。使用图表、图像和数学公式来支持你的观点和解释。 9️⃣ 代码和实现𐟒𛊥悦žœ可能的话，提供代码或实现的链接或附件，以便其他研究人员可以重现你的研究结果。 𐟔Ÿ 反馈和修改𐟔„ 寻求导师、同事或同领域的专家的反馈，以改进论文的质量。多次审阅和修改，确保论文没有语法、拼写或格式错误。

自动驾驶感知领域的研究热点与经典论文推荐 𐟚— 对于刚入门的研0学生来说，自动驾驶感知领域的研究方向选择至关重要。感知技术涵盖了多个方面，包括融合、单目、多目、点云和鸟瞰视图（Bird's Eye View，BEV）等。随着2023年技术进步的加速，新兴技术如在线高精地图、大模型、端到端自动驾驶、世界模型、Occ和Nerf逐渐走向实际应用。 𐟓š 为了帮助大家更好地了解这些领域的研究进展，我们整理了近百篇综述和经典论文，涵盖了端到端自动驾驶、在线高精地图、大模型与自动驾驶以及Nerf与自动驾驶等多个方向。以下是各领域的精选论文： 𐟔𙠧믥ˆ𐧫輻ꥊ詩𞩩𖯼š2篇 𐟔𙠥œ觺🩫˜精地图：12篇 𐟔𙠥䧦补ž‹与自动驾驶：15篇 𐟔𙠎erf与自动驾驶：8篇这些论文涵盖了自动驾驶领域的最新研究成果，为研究者提供了丰富的参考和启示。通过阅读这些论文，你可以深入了解各个方向的研究热点和挑战，为未来的研究工作打下坚实的基础。

随着纯视觉方案的增多，很多朋友会问，没有Lidar，系统如何搞定通用（异形）障碍物？Occ是一个解题方式，之前我写过一篇关于Occ占用网络的科普，我再写一次，方便刚接触智驾的朋友了解，同时有些知识点，也需要更新了： Occ是Occupancy的缩写，中文可翻译为：占用；在自动驾驶场景中Occ 缩写代表Occupancy Networks，占用网络；也可以代表Occupancy Grid，占用栅格；占用网络的概念，源自2019年CVPR上发表的一篇论文《Occupancy Networks: Learning 3D Reconstruction in Function Space》，首版发表于2018年12月10日，修订版发表于2019年4月30日。在自动驾驶领域，被特斯拉发扬光大，首个应用。特斯拉在2022年的AI Day上提出了基于Occupancy Network的感知方法。而占据栅格，通常代表非纯视觉，采用多传感器融合的方案，比如华为所使用的GOD网络、蔚来的Occ1.0、以及理想和小鹏早期上车的Occ网络（其他家也有类似方案）。 Occ是一种基于深度学习的三维重建方法，它通过深度神经网络隐式地表示三维表面。这种方法的核心在于使用神经网络为每一个可能的三维点分配一个0到1之间的占据概率，从而定义物体的occupancy function（占据函数）。与传统的体素表示、点云表示和网格表示不同，Occupancy Networks能够以无限分辨率编码三维输出的描述，而不会占用过多内存。 Occ应用到自动驾驶中，可以理解为：对真实障碍物的一种检测方式。古早的视觉算法，需要认识这个物体，才能规控，而Occ则不需要认识，它把物体以3D「栅格化」的形式，投射在BEV空间中，让车辆了解可行驶区域，能够更好的帮助车辆进行规划。除了特斯拉，采用纯视觉占用网络的，还有蔚来的Occ2.0，行车已经应用在乐道车型上。极越的ASD（BOT网络）、以及小鹏XOS天玑版本之后；此前理想也上线了基于鱼眼的纯视觉泊车Occ，而这一次小鹏所演示的泊车3D Occ则更进一步，首次应用720Ⱗš„全向视角。可能有人会问，Occ对于近距离物体感知好，远距离怎么办？行车场景怎么办？通过深度学习，Occ网络可以做到类似于激光雷达的变焦效果。比如极越的Occ，支持前向200m、120m、30m的三种检测能力；蔚来的Occ 2.0能够覆盖前向300米、左右侧、后向25米的感知能力；我这里没有小鹏、理想两家Occ的详细数据，但是各家都在储备纯视觉Occ的能力。还有一种说法：在端到端时代，由于只有一个网络，Occ失去价值，将被抛弃。但从目前各家的落地方案来看，还会有Occ模块以及交互输出。所以Occ并没有被抛弃，而是作为多任务形态而存在。随着深度学习能力的提升，大模型的应用，以及更出色的车端算力，Occ的检测精度也在大幅度提升，过去的上限是10cm，如今越来越多品牌，都在朝着5cm的精度而努力。

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