Nov, 2019

2D 到 3D 转换中的点云变形图卷积

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TL;DR本文提出了一种新颖的深度学习方法，通过两个步骤（特征融合和形变）将随机点云变形成对象形状，从而重建单张图像的点云。通过引入一个新层 GraphX，考虑点之间的相互关系，操作无序集合。这个模型还可以生成任意大小的点云，验证了在单图像 3D 重建上超越了现有模型并将其分数减半。
deep methodpoint cloud reconstructionsingle imagegraphx3d modeling
发现论文，激发创造
  • 学习图卷积表示用于点云去噪

    本文提出一种基于图卷积层的深度神经网络，能够优雅地处理学习型点云处理方法所遇到的置换不变性问题，通过动态构建邻域图来建立特征的复杂层次结构，与促进接近理想表面的损失相结合，该方法在各种指标上都明显优于现有方法，特别是在高噪声和结构噪声等实际情况下表现尤为稳健。

    Jul, 2020

  • 基于图卷积神经网络的三维点云分类

    本文介绍了使用 Graph-CNNs 和 PointGCN 对 3D 点云数据进行分类的方法，通过局部图卷积和两种图降采样操作实现了对点云局部结构的有效探索，与竞争方案相比，该架构具有更稳定的性能。

    Nov, 2018

  • 4DSR-GCN: 使用图卷积网络进行 4D 视频点云上采样

    本研究提出了一种新的方法，使用特定设计的图卷积网络以及结合动态边卷积和图注意力网络，实现对经过重压缩的 3D 视频点云数据的提升和恢复，同时通过更少的参数达到可比较的重建质量，适用于例如自动驾驶中使用的 LiDAR 等边缘计算设备。

    Jun, 2023

  • 点云分析的自适应图卷积

    本文提出了 Adaptive Graph Convolution (AdaptConv) 来生成自适应的核，以动态地学习点云的特征，从而以灵活、精确地捕捉不同语义部分点之间的多样关系的方式，改善了基于点云的卷积操作的适应能力，并且在几个基准数据集上表现优于当前最先进的点云分类和分割方法。

    Aug, 2021

  • 基于图形的时间动态点云去噪

    这篇论文介绍了一种基于图结构和凸优化方法的技术，用于去噪 3D 点云，并简要讨论了这些方法如何自然推广到时间变化的输入，如 3D 点云时间序列。

    Nov, 2015

  • PointConv：3D 点云上的深度卷积网络

    本文介绍了一种新的卷积操作 PointConv，此操作可用于处理 3D 点云并建立深度卷积神经网络，该网络具有创建非线性函数权重和密度函数的功能，实验表明，PointConv 可用于挑战性的语义分割基准测试，并在 2D 图像的结构相似情况下提供类似于卷积网络的性能。

    Nov, 2018

  • GraphFit: 学习多尺度图卷积表示用于点云法向估计

    本文提出了一种精确高效的方法，用于处理非结构化三维点云上的噪声与非均匀密度，并通过图卷积特征表示学习局部邻域几何信息进行法向量估计，设计了基于注意力机制的自适应模块，进一步增强了法向估计器对点密度变化的鲁棒性，并引入多尺度结构提取图块来学习更丰富的几何特征，在多个基准数据集上实现了最先进的精度和较强的噪声鲁棒性。

    Jul, 2022

  • 基于点云学习的动态图卷积神经网络

    该论文提出了一种新的神经网络模块 EdgeConv，用于处理点云数据的图形分类和分割任务，它在每个层动态计算出图形，具有可堆叠和可微性等优点，并通过一些标准基准测试展示了优异性能。

    Jan, 2018

  • 基于树结构图卷积的 3D 点云生成对抗网络

    本文提出了一种名为 tree-GAN 的新型生成对抗网络用于 3D 点云生成，并引入树形图卷积网络 (TreeGCN) 作为 tree-GAN 的生成器以提高特征的表示能力，通过引入评估指标 FPD 来准确评估 3D 点云 GAN，实验结果表明了 tree-GAN 在传统度量和 FPD 方面都优于现有的 GAN，并且可以生成不同语义部分的点云。

    May, 2019

  • 通过图形快速重采样三维点云

    本文提出了一种基于图像的、用于选择代表性点云子集的随机重取样策略，以降低存储、处理和可视化的成本，并对其在点云的不同应用下进行了评估。

    Feb, 2017