PPSurf 是一种结合了基于点卷积的全局先验和基于处理局部点云补丁的局部先验的方法，能够在恢复表面细节方面比当前最先进的方法更准确，同时对噪声具有鲁棒性。

Jan, 2024

本研究使用神经网络从多视图中学习生成高质量且兼具多视图一致性的 3D 参数曲面，同时保持准确的图像像素到 3D 表面点的对应关系，能够重建具有丰富几何和外观的纹理信息形状，并在公共数据集上获得优于先前工作的定量和定性结果。

Aug, 2020

研究提出了一种使用点云卷积和在每个输入点计算潜在向量的方法，然后进行最近邻的基于学习的插值。实验结果表明，该方法在大多数经典指标上明显优于其他方法，生成更精细的细节并更好地重建了更薄的体积。

Jan, 2022

本文介绍一种利用神经网络编码局部上下文先验 (surface reconstruction from point clouds) 的方法。具体来说，我们先为大规模点云训练局部上下文先验，然后通过学习预测查询来为每个特定的点云定制先验，从而实现针对不同点云的全局重构。实验结果表明，该方法在单个形状或复杂场景的表面重建方面显著优于现有技术。

Apr, 2022

本文提出了一种数据驱动的三维点云上采样技术，通过在特征空间中隐式地学习多层次特征并扩展点集，进而构建高密度点集，并在表面均匀分布的基础上实现采样点的重构，实验结果表明该方法的优越性。

Jan, 2018

该研究提出了一种称为 ParSeNet 的新型端到端可训练深度网络，该网络将 3D 点云分解为参数化表面补丁，包括 B 样条补丁以及基本几何图元。

Mar, 2020

本研究利用深度神经网络的可微分性，防止曲面崩溃和强烈减少曲面重叠，在表面重构方面显著超过现有技术。

Nov, 2019

Point cloud completion using a self-supervised framework called Partial2Complete (P2C) that utilizes incomplete point clouds to predict masked patches by learning prior information from different partial objects, incorporating a region-aware chamfer distance and a normal consistency constraint, and demonstrating comparable results to methods trained with complete shapes.

Jul, 2023

这篇论文介绍了 OpenPatch 方法，它使用预训练模型从中间特征中提取一组描述每个已知类别的补丁表示，在新样本中评估其是否主要由单个已知类别的补丁构成或通过多个类别的贡献来组成，并通过广泛的实验评估展示了其在语义新颖性检测任务中的出色性能。

Oct, 2023

本文提出了一种基于深度学习的点云局部三维形状属性估计方法 PCPNet，采用基于 patch 的学习方法，结合多尺度编码，能在强噪声和多尺度特征的情况下更好地估计法线及曲率等局部形状信息。我们的方法在结构化三角网格训练数据上训练，可以在处理噪声点云时得到比现有技术更好的结果，并成功在形状重构方面得到应用。

Oct, 2017