Aug, 2020

点云法向量估计网络

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TL;DR我们介绍了一种基于自我注意力机制的新型网络，可以软性聚焦于相关点，并通过学习温度参数来调整软性，使其能够在较大的近邻范围内自然而有效地工作。结果，我们的模型比所有现有的正常估计算法表现更好，精度达到 94.1%，比以前的 91.2% 的最高水平快 25 倍小，推理时间快 12 倍。我们还使用点对平面迭代最近点（ICP）作为应用案例，以展示我们的正常估计比其他方法的正常估计更快地收敛，而无需手动微调近邻参数范围。
self-attentionnormal estimationneighbourhood rangeicpmachine learning
发现论文，激发创造
  • 通过样本选择优化 3D 点云法线估计

    通过引入全局信息和各种约束机制，我们设计了一个基础框架来增强现有模型，同时采用基于置信度的策略选择合理样本进行公平且鲁棒的网络训练，并利用现有的定向方法纠正估计的非定向法线，在定向和非定向任务中实现了最先进的性能。广泛的实验结果证明了我们的方法对广泛使用的基准测试数据集表现良好。

    May, 2024

  • AdaFit: 基于学习的点云法向量估计的重新思考

    该论文提出了一种神经网络 AdaFit，用于在含有噪声和密度变化的点云上进行强健的法线估计，并通过实验证明其能够在合成数据集和真实场景数据集上实现最好的性能。

    Aug, 2021

  • Nesti-Net: 使用卷积神经网络进行非结构化三维点云的法向估计

    本文提出了基于多尺度点统计（MuPS）的局部高斯网格表示的法向估计方法 Nesti-Net，使用混合专家（MoE）结构来优化每个点周围的最佳比例，从而显著提高模型的鲁棒性和精度。实验结果表明，该方法在合成数据集上达到了最先进水平，并在实际扫描场景上展现了良好的表现。

    Dec, 2018

  • 加权点云法向估计

    本研究提出了一种加权法线估算方法，包括一种新型加权法线回归技术和一项对比度学习预处理过程，在保持特征的同时实现了鲁棒性，处理了噪声和复杂的点云，获得了合成和真实数据集上的最先进性能。

    May, 2023

  • E$^3$-Net：高效的 E (3)- 等变法向量估计网络

    通过提出 E3-Net，引入一种高效的随机框架方法、高斯加权损失函数和感知层感知推理策略来实现点云法线估计的等变性，从而显著提高了模型的准确性。与当前最先进的技术相比，我们在两个合成数据集和一个真实世界数据集上的结果都更优秀，RMSE 分别提高了 4%、2.67% 和 2.44%。

    Jun, 2024

  • 点云法线估计的非对称孪生网络

    通过应用合理的约束条件，我们在干净点云和有噪点云上学习得到的内在特征的一致性，提出了一种改进正常估计质量的方法，并引入一个包含不同噪声级别的多视角正常估计数据集，通过评估现有方法在该数据集上的表现发现其过拟合问题，持久实验证明了我们的特征约束机制能够有效改进现有方法并降低当前架构中的过拟合现象。

    Jun, 2024

  • CMG-Net: 基于 Chamfer 法线距离和多尺度几何学的点云鲁棒法线估计

    该论文提出了一种准确且强大的方法来从点云中估计法线。通过提出 Chamfer 法线距离这一新的度量标准，我们解决了之前直接最小化注释和预测法线之间偏差所导致的方向不一致问题，并提高了网络训练和鲁棒性。此外，我们设计了一种创新的架构，包括多尺度局部特征聚合和分级几何信息融合。这种设计使网络能够更有效地捕捉复杂的几何细节，并减轻尺度选择中的歧义。广泛的实验证明，我们的方法在合成和真实数据集上均取得了最先进的性能，尤其是在受噪声污染的场景中。我们的实现可在此 https URL 上获得。

    Dec, 2023

  • 深度迭代表面法线估计

    该研究提出了一种基于图神经网络和自适应各向异性核的表面法线估计算法，不需要任何手动特征或预处理，优于现有深度学习方法，在保留尖锐特征和空间等变性的同时，速度和参数效率均为同类算法的两个数量级。

    Apr, 2019

  • 深度特征保持点云滤波法中的法向估计

    该研究提出了一种新的基于特征保留的法线估计方法来过滤点云，并通过实验证明其在去除噪点和保留几何特征方面的效果优于现有法线估计方法和点云过滤技术。

    Apr, 2020

  • 基于 Transformer 的表面法向量估计

    使用 Transformer 从带有噪声和密度变化的点云中准确预测法线，在合成形状数据集 PCPNet 和真实世界室内场景数据集 SceneNN 上实现了最先进的性能，表现出更强的抗噪性和显著更快的推理速度，同时证明了现有工作中的复杂手工设计模块在表面法线估计任务中并非必需。

    Jan, 2024