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

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

本文提出了一种Skip-Attention Network（SA-Net）算法，以增强点云补全任务中原始点云局部结构信息的提取过程，该算法通过skip-attention机制实现选取不同分辨率下不同局部结构信息的编码。实验表明，SA-Net算法在形状完整性生成上的性能好于当前的措施。

May, 2020

通过预测三维骨架以及从骨架点学习偏移量，提出了一种骨架桥接点完形网络（SK-PCN），将形状完形分解为结构估计和表面重建，并采用本地调整策略合并输入点云以进行表面细化。实验表明，相比于现有方法，该方法在点云和网格完成的各个对象类别上表现更好。

Oct, 2020

本文提出一种名为Cycle4Completion的新型不成对点云完成网络，该网络可以从部分三维物体中推断其完整的几何形状，实现双向几何对应的学习，并在实验中展示了超越同类方法的表现。

Mar, 2021

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

我们提出了一种新的卷积算子，用于点云完成的任务。我们的方法的一个显著特点是与相关工作相反，它不需要任何最大池化或体素化操作。我们的算子不断提取具有置换不变性的特征，以保留细粒度的几何细节，通过对特征激活的软池化，从而学习编码器中的点云嵌入。通过特定设计的跳跃连接，将对应层之间的链接建立在编码器和解码器之间，以克服这类结构常见的限制，同时在点云完成任务中达到了最佳性能。

May, 2022

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

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

在不需要完备地面真实数据的情况下，使用单个部分点云对象，我们提出了MAL-SPC，一个能够有效利用物体级和类别特定几何相似性来完成缺失结构的框架。通过引入 Pattern Retrieval Network 来提取部分输入和预测形状之间的相似位置和曲率模式，然后利用这些相似性来密集化和优化重建结果。此外，我们将重建完成的形状渲染为多视角深度图，并设计了一个对抗学习模块，从类别特定的单视角深度图像中学习目标形状的几何结构。为了实现各向异性渲染，我们设计了一种密度感知半径估计算法来提高渲染图像的质量。与现有最先进的方法相比，我们的 MAL-SPC 取得了最佳的结果。我们将在此网址公开提供源代码。

Jul, 2024