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3DFeat-Net：基于弱监督学习的局部3D特征点云配准（含Python和MATLAB代码）下载.zip

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简介：
本资源提供了一个名为3DFeat-Net的深度学习框架，用于执行基于弱监督学习的局部3D特征点云配准。包含实用的Python和MATLAB实现代码，助力研究与应用开发。 3DFeat-Net：弱监督局部3D特征的点云配准（Python与MATLAB实现）下载.zip包含了用于点云配准的研究工具，该工具利用了弱监督学习方法来提取局部三维特征，并提供了两种编程语言版本以供选择使用。

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  • 3DFeat-Net：基于弱监督学习的局部3D特征点云配准（含Python和MATLAB代码）下载.zip
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    本资源提供了一个名为3DFeat-Net的深度学习框架，用于执行基于弱监督学习的局部3D特征点云配准。包含实用的Python和MATLAB实现代码，助力研究与应用开发。 3DFeat-Net：弱监督局部3D特征的点云配准（Python与MATLAB实现）下载.zip包含了用于点云配准的研究工具，该工具利用了弱监督学习方法来提取局部三维特征，并提供了两种编程语言版本以供选择使用。
     
  • 基于弱监督学习的精准3D人脸重建：从单张图片到图集（含Python代码下载）
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    本项目利用弱监督学习技术实现高精度3D人脸重建，仅通过单张图片即可生成高质量的人脸模型，并提供包含完整Python代码的图集资源包供用户下载。 具有弱监督学习的精确3D人脸重建：从单幅图像到图像集文件架构 - BFM same as Deep3DFaceReconstruction - dataset 存储裁剪后的图片，包含 Vladimir_Putin 文件夹 - examples 展示例子 - facebank 存储原始/原图图片，包含 Vladimir_Putin 文件夹 - models 存储预训练模型 - output 存储输出图像（.mat, .png），包括 Vladimir_Putin 文件夹 - preprocess 裁剪图片和检测特征点 - data 存储 mtcnn 模型
     
  • 基于弱监督学习的精准3D人脸重建（Deep3DFaceReconstruction）
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    Deep3DFaceReconstruction项目运用了先进的弱监督深度学习技术，实现了高精度的三维人脸建模与重建。通过分析少量标注数据和大量未标记图像，该模型能够准确捕捉面部特征及表情变化，为虚拟现实、动画制作等领域提供强大的技术支持。 这篇论文介绍了一种使用弱监督学习进行精确3D人脸重建的方法，并通过TensorFlow实现了基于CNN的面部姿势和咬合快速、准确且鲁棒的建模。该方法在FaceWarehouse，MICC Florence以及BU-3DFE等多个数据集上展现了最优性能。 训练代码现已公开发布。其主要特征包括： 1. 准确形状：此方法能够以高精度重建脸部结构。 2. 定量评估结果表明，在多个基准测试中的表现优异（误差单位为mm）： - FaceWareHouse: 2.19±0.54 - MICC Florence: 1.84±0.38 - BU-3DFE: -- (未提供具体数值) 该方法在IEEE计算机视觉和模式识别研讨会（CVPRW）的《关于面部表情及手势分析与建模》专题研讨会上获得了最佳论文奖。
     
  • 基于Pytorch的Deep3DFaceReconstruction: 弱监督下的精准3D人脸重建
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    本研究采用PyTorch框架开发了Deep3DFaceReconstruction系统，在弱监督条件下实现高精度的3D人脸重建，为面部识别和动画领域提供有力支持。 弱监督学习的精确3D人脸重建：从单个图像到图集的回购协议Pytorch版本。此存储库仅包含重建部分，因此您可以使用该库来训练网络，并且可以利用预训练模式进行操作。特征神经网络中我采用mtcnn裁剪原始图片并检测5个地标点。大部分代码来源于pytorc3d项目。 在此过程中，我会用渲染后的图像来进行评估和展示。如果估计的内在参数是在原图基础上处理的结果（即preprocess），那么最终渲染出来的图像会有所不同。因此，在此添加了estimate_intrinsic函数以获取内部参数。 例子： 这里有一些示例： - 原始图片 - 裁剪后图像 - 渲染后的图像 文件架构如下所示： ├─BFM 相同于Deep3DFaceReconstruction目录 ├─dataset 存储裁切过的图片│ └─Vladimir_Putin（示例用户） └─examples
     
  • 基于MATLAB实现云局部特征的FPFH算法(快速点特征直方图).zip
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    本资源提供了一种利用MATLAB语言实现快速点特征直方图（FPFH）算法的方法，专注于云计算中的局部特征提取。适合于三维物体识别与匹配的研究和应用开发。 版本：Matlab 2014/2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容：标题所示，详细介绍可通过主页搜索博客获取。 适合人群：本科及硕士等教研学习使用。 博主介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，在修心和技术上同步精进。如有matlab项目合作需求，请私信联系。
     
  • 基于PLY文件的特征匹配点云配准MATLAB程序
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    本MATLAB程序利用PLY文件进行点云数据处理，实现基于特征匹配的点云配准算法，适用于三维模型的精确对齐与融合。 基于PLY文件的特征匹配点云配准MATLAB程序可以直接从PLY文件读取数据并绘图。该程序内附有两个PLY文件，并且不同文件需要根据不同的dist筛选标准进行处理，可以通过生成的图像来调试相关参数。
     
  • 基于ISS特征点和改进ICP的点云配准方法
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    本文提出了一种结合ISS特征点检测与改进ICP算法的点云配准技术，有效提高了复杂场景下点云数据的对齐精度和效率。 为了解决点云配准过程中存在的时间长、收敛慢以及对应点匹配准确性差等问题，本段落提出了一种基于内部形态描述子（ISS）特征点与改进迭代最近点（ICP）相结合的新型点云配准算法。具体步骤包括：首先利用ISS算法提取点云中的关键特征，并使用快速点特征直方图进行详细描述；接下来通过采样一致性方法实现初始位姿估计，确保从不同角度获取的两片数据能够达到较好的初步对齐状态；最后借助k维树近邻搜索技术来加速对应点匹配过程，从而显著提升ICP算法在精细配准阶段的工作效率。实验表明，相较于传统方案，该算法不仅具备更高的定位精度，并且运行速度也更快。
     
  • 深度学习下的特征点检测与配准
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    本研究探讨了在深度学习框架下进行特征点检测和图像配准的新方法，旨在提高准确性和效率。通过创新算法优化特征匹配过程，适用于多种应用场景。 深度学习在特征点检测与配准方面有着广泛的应用，并且相关的代码实现也十分丰富。
     
  • Matlab特征点代码-LeWoS：对激光扫描点云进行无监督叶木分类
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    LeWoS是一种应用于Matlab环境下的创新算法，专门针对激光扫描获取的点云数据，实现无监督条件下的叶与木材的有效分类。该方法利用深度学习技术自动识别和区分不同材质的特征，为林业研究和资源管理提供高效工具。 MATLAB特征点代码勒沃斯用于从点云数据进行无监督树叶木材分类（适用于样地比例数据及单棵树）---即将推出升级版！使用此工具的方法有多种。（a）如果您已安装了Matlab，可以按以下方式操作：选项1. 调用入门级功能“RecursiveSegmentation_release.m”：“[BiLabel, BiLabel_Regu] = RecursiveSegmentation_release(点, ft_threshold, paral, plot);” 输入参数为： - 点：这是您的nx3数据矩阵。 - ft_threshold：功能阈值，建议使用0.125左右 - paral：分段后关闭并行池（输入1或其他）。 - 绘图百分比：如果要在结果结尾进行绘图，请设置为1或其他。 输出参数为： - BiLabel：没有正则化的点标签 - BiLabel_Regu：带正则化的点标签 选项2. 在Matlab工作区中键入“LeWoS_RS”。这将通过调用classdef文件“LeWoS_RS.m”打开一个接口。这个classdef文件定义了接口。 选项3. 将LeWoS.mlappinstall拖到MATLAB工作空间，以安装并使用该工具。
     
  • 基于粒子群优化的点云配准C++代码下载
    优质
    本资源提供了一种利用粒子群优化算法实现点云配准功能的C++源码下载。适用于需要高效、精确配准技术的研究与开发者，便于快速集成到相关项目中。 一种使用粒子群优化的全局点云配准技术。该软件旨在与任何其他精细配准技术结合使用，以对齐两个通用点云，而无需指定转换的初始猜测。两个点云不需要已经大致对齐。建议用法是：首先使用 pso_registration 获得初始猜测；如果获得的对齐不够准确，则可以进一步使用 ICP、G-ICP 或 ecc 等方法进行细化。更多详情和使用方法，请在下载后阅读 README.md 文件。