MaFreeI2P：一种无匹配的图像到点云配准范式与主动相机姿态获取
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。针对图像到点云的配准问题，本文提出了一种名为 MaFreeI2P 的无匹配范式，通过对点云和查询图像之间的几何特征进行对比，主动提取相机位姿用于配准，使用成本体积来保留更多信息并隐式反映采样位姿的置信度，通过卷积网络自适应地构建相似度评估函数，最终实现了较高的配准准确性和召回率。
图像与点云之间的特征匹配问题是图像到点云配准的基本问题。通过预训练的大规模模型来统一图像和点云之间的模态，并在同一模态内建立可靠的对应关系。利用深度到图像扩散模型提取的中间特征即扩散特征在图像和点云之间具有语义一致性，通过匹配几何特征，提高了扩散特征产生的粗糙对应关系的准确性。在三个公共室内外基准测试上，该方法平均提高了20.6％的内点比率、三倍的内点数目和48.6％的配准召回率相比现有最先进方法。
