ICCV Oral丨清华AIR：用于时间一致性关键点发现的三维隐式Transporter

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来源：投稿  作者：橡皮 编辑：学姐 项目主页：https://github.com/zhongcl-thu/3D-Implicit-Transporter 论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.05098 摘要： 在各种视觉和机器人任务中，基于关键点的表示法已被证明具有优势。然而，现有的二维和三维关键点检测方法主要依靠几何一致性来实现空间对齐，而忽略了时间一致性。为解决这一问题，针对二维数据引入了 Transporter 方法，该方法从源帧中重建目标帧，同时包含空间和时间信息。然而，由于三维点云的结构与二维图像不同，将 Transporter 直接应用于三维点云是不可行的。因此，我们提出了第一个三维版本的Transporter，它利用了混合三维表示、交叉注意和隐式重建。我们将这种新的学习系统应用于三维铰接物体和非刚性动物（人类和啮齿动物），结果表明学习到的关键点在时空上是一致的。此外，我们还提出了一 ………………………………