CVPR2021 Part 3：百篇AR/VR关联性研究成果汇总
或能应用于增强现实/虚拟现实的部分论文及相关摘要
（映维网 2021年07月09日）2021年计算机视觉和模式识别大会（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition；CVPR）早前已经公布了收录的论文，涵盖对象映射与渲染，3D人类姿态生成，语义分割和透明对象关键点估计等一系列的计算机视觉研究。
延伸阅读：CVPR2021 Part 1：百篇AR/VR关联性研究成果汇总
下面映维网整理了或能应用于增强现实/虚拟现实的部分论文及相关摘要，一共三篇，这是第三篇：
1. SceneGraphFusion: Incremental 3D Scene Graph Prediction from RGB-D Sequences
场景图是一种紧凑的显式表示方法，并成功地应用于各种二维场景理解任务中。本文提出了一种从给定RGB-D帧序列的3D环境中逐步建立语义场景图的方法。我们利用图神经网络从原始场景组件中聚集点网特征。我们同时提出了一种新的注意机制，它非常适合在这种增量重建场景中出现的部分和缺失的图形数据。尽管我们提出的方法设计成在场景的子贴图上运行，但我们同时展示了它在整个3D场景中的传递。实验表明，我们的方法比3D场景图预测方法大幅度地提高，其精度与其他3D语义和全景分割方法相一致，而速度则为35Hz。
相关论文：SceneGraphFusion: Incremental 3D Scene Graph Prediction from RGB-D Sequences
2. How Privacy-Preserving are Line Clouds? Recovering Scene Details from 3D Lines
视觉定位是估计给定图像相对于已知场景的camera姿态的问题。视觉定位算法是先进的计算机视觉应用的基本组成部分。在实际应用中，许多算法通过运动点云结构来表示场景，并使用查询图像和三维点之间的2D-3D匹配来估计camera的姿态。如最近所示，通过将稀疏点云的渲染转换为图像，可以从Structure-from-Motion（SfM）点云中准确地恢复图像细节。为了解决由此产生的潜在用户隐私风险，最近有人提议将点云提升为线云，方法是用经过这些点的随机定向三维线替换三维点。人类无法理解由此产生的表示，而且它能够有效地防止了点云到图像的转换。本文表明，大量的三维场景几何信息保存在这些线云中，使我们能够（近似）恢复三维点位置，从而（近似）恢复图像内容。我们的方法是基于这样的观察，即直线之间的最近点可以很好地逼近原始的三维点。
相关论文：How Privacy-Preserving are Line Clouds? Recovering Scene Details from 3D Lines
3. Shape and Material Capture at Home
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