本论文介绍了利用 ROPNet 和 PREDATOR 等两个深度学习模型融合的方法来进行点云配准，最终在 Multi-View Partial Challenge 2021 竞赛中获得了第二名。

Oct, 2021

该研究提出了一种针对局部 3D 点云的通用模型，该模型引入了本地点集投票策略，能够解决现有算法在应用于不完整点云时表现不佳的问题，并在形状分类、部分分割和点云补全方面取得了最先进的性能。

Jul, 2020

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

本文提出了一种基于变分关系点补全网络（VRCNet）的框架，采用概率建模和关系增强技术，实现对不完整点云进行准确重建，并达到对部分点云进行 3D 分类和模型识别的目的。

Apr, 2023

本文提出了一种基于视角引导的点云补全解决方案，通过从额外单视图图像中获取缺失的关键全局结构信息，利用依次执行有效跨模态和跨层次融合的框架，相比于现有解决方案在视角引导点云完形填空任务上取得了显著优越的结果。

Apr, 2021

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

本文提出了一种无监督的点云补全方法，不需要 3D 补全点云，只利用 2D 补全图像，使用单视角 RGB 图像提取 2D 特征，并使用融合模块将其与部分点云提取的 3D 特征相结合，以预测物体的完整形状。

Dec, 2022

本文介绍了一种名为 MVP-Net 的神经网络结构，它可以高效地对大规模室外点云进行语义分割，而无需 KNN 算法，并且通过实验验证，MVP-Net 的速度是最有效的点云语义分割方法 RandLA-Net 的 11 倍，并在大规模基准数据集 SemanticKITTI 上达到相同的准确性。

Jan, 2022

本文介绍了一种新颖的端到端可学习的多视角三维点云拼接算法，该算法集成了两阶段流程（成对对准和全局优化），并且是当前领先技术的改进。

Jan, 2020

该研究提出了一种新的部分重叠点云的实时配准方法，利用点云的特征编码器和基于图的注意力网络来学习和优化对应关系，实现了与现有方法相当的性能和更快的推理速度。

Dec, 2021