DiffCAD: Weakly Supervised Probabilistic CAD Model Retrieval and Alignment
原文约100字/词，阅读约需1分钟。发表于：。基于 CAD 模型基元从 RGB 图像中感知 3D 结构可以有效地实现基于三维物体的场景表示，本文提出了 DiffCAD，这是一种第一个弱监督的条件生成方法，可以从 RGB 图像中检索和对齐 CAD 模型，通过扩散学习隐式概率模型来捕捉 CAD 对象在图像中的形状、姿态和尺度，实现了多个假设生成和对深度 / 尺度和形状匹配的歧义进行建模。
DiffCAD是一种从RGB图像中检索和对齐CAD模型的方法，实现基于三维物体的场景表示。它利用扩散学习隐式概率模型来捕捉CAD对象在图像中的形状、姿态和尺度，并对深度/尺度和形状匹配的歧义进行建模。这是一种弱监督的条件生成方法。
