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ArkitScenes
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新的DH-Active系统通过选择性弃权增强LiDAR深度感知
研究人员开发了DH-Active，一个新颖的几何处理系统，旨在增强iPhone等设备的深度感知能力。该系统无需训练，使用LiDAR回波作为度量尺，锚定多个视图的相对姿态，然后进行视觉可追踪点的三角测量。DH-Active选择性地放弃在几何条件不佳时进行深度估计，提供明确的空洞和分数，而不是不准确的数据。该系统实现了近毫秒级的CPU延迟，并在各种基准测试中显示出深度恢复精度的显著提高。
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FUSER transformer 在扩散精炼下实现了高效的多视图 3D 配准
研究人员推出了一种新颖的前馈 Transformer 模型 FUSER，用于多视图 3D 配准。该模型在潜在空间中同时处理所有扫描，直接预测全局姿态，无需进行计算密集型的成对匹配。FUSER 使用稀疏 3D CNN 对扫描进行编码，并使用几何交替注意力模块进行高效推理，同时整合了来自基础模型的 2D 注意力先验。此外，FUSER-DF，一个扩散精炼框架，通过在联合 SE(3)$^N$ 空间中对估计值进行去噪，进一步提高了配准精度。