近日,,以電子信息工程學(xué)院周燕教授為第一作者、佛山大學(xué)為第一署名單位,、廣東省工業(yè)智能檢測技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室為第二署名單位的學(xué)術(shù)論文“Recurrent Diffusion for 3D Point Cloud Generation from a Single Image”被圖像處理領(lǐng)域國際頂級(jí)期刊IEEE Transactions on Image Processing(TIP)在線刊登,。
從單張圖像重建三維形狀是自動(dòng)駕駛,、機(jī)器人導(dǎo)航和增強(qiáng)/虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的關(guān)鍵任務(wù)之一。然而,,由于缺乏深度和視角等關(guān)鍵三維信息,,以及存在圖像模糊和遮擋等問題,傳統(tǒng)的單圖像三維重建方法面臨著巨大挑戰(zhàn)?,F(xiàn)有的基于擴(kuò)散模型的方法雖然在形狀重建質(zhì)量上取得了進(jìn)展,,但仍存在幾何不一致性和細(xì)節(jié)丟失等問題。為了解決這些問題,,本文提出了一個(gè)三維點(diǎn)云遞歸擴(kuò)散框架,,通過遞歸細(xì)化噪聲預(yù)測并結(jié)合輸入目標(biāo)的顯式指導(dǎo),顯著抑制累積誤差并改善細(xì)節(jié)建模。此外,,為了增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)在單圖像推理時(shí)的幾何感知能力,,本文還引入了一種多視圖訓(xùn)練方案,配備了視圖魯棒條件生成機(jī)制,,即使在推理時(shí)僅提供單張圖像,,也能有效提升生成質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,,該方法在兩個(gè)公共三維形狀數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)優(yōu)于現(xiàn)有最先進(jìn)的方法,,能夠生成具有幾何一致性和豐富細(xì)節(jié)的三維點(diǎn)云。該技術(shù)顯著提升了復(fù)雜場景下的三維重建精度與魯棒性,,為智能機(jī)器人環(huán)境交互,、虛擬現(xiàn)實(shí)動(dòng)態(tài)建模等研究提供了新的解決方案。
TIP是人工智能和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域公認(rèn)的頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊,,2024年影響因子10.8,,是中科院一區(qū)TOP期刊,被中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)推薦為A類,。被TIP錄用的論文需要在理論和工程實(shí)踐上對(duì)相關(guān)領(lǐng)域具有重要推動(dòng)作用,。該研究成果得到了國家自然科學(xué)基金(61972091)和廣東省自然科學(xué)基金(2022A1515010101,2021A1515012639)支持,。
周燕教授領(lǐng)銜的電子信息工程學(xué)院視覺感知與智能信息處理團(tuán)隊(duì),,長期深耕學(xué)術(shù)研究與成果轉(zhuǎn)化,聚焦人工智能視覺技術(shù),、圖形圖像處理,、機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿方向,積極探索其在智能制造,、智能交通,、智慧教育等多領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。
2024年該團(tuán)隊(duì)發(fā)表高水平論文共14篇,。其中,,中科院SCI一區(qū)論文4篇、CCF A類國際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議論文2篇,,分別為周燕教授在Pattern Recognition發(fā)表2篇,,何志敏博士在CCF A類會(huì)議AAAI和Neural Networks各發(fā)表1篇,易長安博士IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology和CCF A類會(huì)議ACM MM各發(fā)表1篇,。同時(shí),,何志敏博士在《中國科學(xué):物理學(xué) 力學(xué) 天文學(xué)》(中國科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃中文領(lǐng)軍期刊)、周燕教授在《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》(CCF T1)期刊上各發(fā)表1篇中文核心期刊,。這些成果不僅彰顯了團(tuán)隊(duì)在學(xué)術(shù)研究方面的深厚積淀,,更充分展現(xiàn)了其在前沿技術(shù)領(lǐng)域的卓越創(chuàng)新能力,。
稿件來源:電子信息工程學(xué)院
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