论文阅读_Probe3D

发表于2025-12-03|更新于2025-12-03|论文阅读

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Probe3D

探究2D的大模型能不能利用在3D的任务中，用于depth，normal，match任务

比较模型

DeIT

MAE

DINO

CLIP

SAM

StableDiffusion

DINO v2

都是ViT-B构型，StableDiffution是UNet

监督方法不一样，

StableDiffusion,DINO v2两个方法最好

DPT head是什么

DUSt3R

CROCO是一个MAE的结构，利用了多视角信息来猜Mask的内容

相对位姿估计，直接用三维点最小而成不行，因为离群点噪声太大，所以现在都用ransec+pnp

MVS的时候相对位姿直接用最小二乘就可以了，因为图足够多了

FlowMap

利用光流做deep SFM

TransFormer

Bert

Bert是将文章分割出空格，然后预测空格中文字，是一个无监督的

ViT

把图片分割成16*16方块

MAE

2021年arxiv，Masked Autoencoders Are Scalabel Vison Learners,何凯明

*是同等贡献的意思

十字号是project leader

Bert的CV版本，无监督的

摘要：随机盖住一些块然后重构盖住的像素，有一个非对称的encoder-decoder

这里遮住75%部分，只把没盖住的输入到encoder，然后输出的特征要拉长到16*16，然后再放进decoder中，要求回归出整个特征并输出为原始图像。

bert的decoder是一个全连接层

文章作者: outbreak_sen

文章链接: http://outbreak-sen.github.io/2025/12/03/%E8%AE%BA%E6%96%87%E9%98%85%E8%AF%BB_Probe3D/

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