CVPROct, 2020

自我监督的点云补全级联优化网络

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TL;DR提出了一种基于两个分支的神经网络，用于点云的完形填充，其中第一个分支是连锁的对象完形子网络，第二个分支是一个自编码器，共同利用局部输入和粗糙输出来保留对象细节，并使用相同的特征提取器学习形状完形的全局特征，实验结果表明，该方法在点云完形填充任务上的效果超越了现有技术的方法。
point cloudsshape completiontwo-branch networkdense point reconstructionself-supervised learning
发现论文，激发创造
  • 点云完整性的级联细化网络

    提出了一种级联细化网络结合粗到细的策略，通过考虑局部输入的细节和全局形状信息，保留了不完整点集中的现有细节，生成高保真度的缺失部分，并设计了一个补丁鉴别器来学习复杂的点分布，实验结果表明在 3D 点云完成任务中，我们的方法优于现有最先进的方法。

    Apr, 2020

  • P2C: 来自单个部分点云的无监督点云补全

    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

  • 类别不可知形状补全的去噪和对比度

    本文介绍了一种深度学习模型，利用自我监督的力量来进行三维点云补足，估算缺失的部分和周围的上下文区域。

    Mar, 2021

  • 使用深度神经网络进行高分辨率形状补全，进行全局结构和局部几何推断

    本文提出一种基于深度学习架构的数据驱动方法来恢复三维形状的缺失部分，该方法包含全局结构推断网络和局部几何细化网络，并在六个实体类别上进行了定性和定量评估，表明优于现有的形状完成工作。

    Sep, 2017

  • 基于体素的网络，通过利用边缘生成进行形状补全

    本文介绍了使用基于体素的网络和边缘生成（VE-PCN）来实现点云补全的方法，该方法采用多尺度网格特征学习来生成更真实的表面细节，并在公开数据集上进行了评估，表现优于现有的最先进方法。

    Aug, 2021

  • 野外场景弱监督 3D 形状补全

    本研究利用弱监督的方法，通过多视角几何约束来同时估计 3D 的标准形状和 6 自由度姿态，解决了学习未对准和真实世界部分点云的情况下，利用大量数据进行 3D 形状补全的问题。实验证明，学习姿势估计可以促进部分点云的配准。

    Aug, 2020

  • 基于修补的自监督点云补全

    本文通过自监督学习中的修补法算法 PointPnCNet，使用 LiDAR 数据进行点云补全，以解决遮挡问题，我们的方法在 ShapeNet 和 Semantic KITTI 的数据集中，表现优于前人的无监督和弱监督方法。

    Nov, 2021

  • PCN: 点云补全网络

    本文提出了一种新的基于学习的方法 ——Point Completion Network（PCN），该方法直接在原始点云上操作而不需要任何结构假设或注释，并且其解码器设计可以在保持参数数量较小的同时生成精细的完整点云。实验结果表明，PCN 在处理各种不完整和噪声的输入时可以产生密集、完整、具有现实结构的点云。

    Aug, 2018

  • 变分关系点补齐网络

    本文提出了一种基于变分框架的点云重建方法 (Variational Relational point Completion network - VRCNet)，该方法采用了概率建模和关系增强技术实现点云的精细局部重建，同时给出了一个包含 10 万多个高质量扫描的多视角局部点云数据集 (MVP 数据集)，实验证明 VRCNet 在标准点云重建基准上的性能优于目前的最先进方法，并且在真实世界点云扫描中表现出了很好的泛化性和鲁棒性。

    Apr, 2021

  • Point-PC: 基于因果推断的先验知识引导的点云补全

    本研究提出了一种新的点云完整性方法 Point-PC，使用记忆网络检索形状先验，并设计了有效的因果推断模型来选择缺失的形状信息以帮助点云完整性。

    May, 2023