CVPRFeb, 2023

ProxyFormer: 借助代理对齐的点云补全及敏感遗漏部分变换器

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TL;DR本文提出了一种新的点云补全方法 ProxyFormer，通过代理信息进行现有和待预测的部分之间通信，使用特征和位置提取器将信息融合到点代理中，通过缺失部分敏感转换器获取更合理的位置信息，对缺失代理进行校准，使得预测的点代理更加适合后续的粗到细过程，实验结果表明，我们的方法在多个基准数据集上优于现有的补全网络，并具有最快的推理速度。
发现论文，激发创造
  • PoinTr: 基于几何感知 Transformer 的多样化点云完成

    该论文提出了一种新方法 PoinTr，将点云补全问题重新构造为集合对集合翻译问题，并采用 Transformer 编码器 - 解码器架构。通过使用定位嵌入在无序点组中表示点云，我们将点云转换为点代理序列，并使用变形器进行点云生成。在点云的局部几何关系中，我们进一步设计了一种几何感知块以更好地利用点云的 3D 几何结构归纳偏差，使得变形器能够更好地学习结构知识和保留详细信息，从而完善点云。此外，我们提出了两个具有更多不完整点云的具有挑战性的基准测试，以更好地反映现实世界的情况。实证结果表明，我们的方法在新的基准测试和现有基准测试上均优于现有最先进的方法。

    Aug, 2021

  • SeedFormer: 基于补丁种子的点云完整性修复与上采样变换器

    本文介绍了一种名为 SeedFormer 的新型 Point cloud completion 方法，使用 Patch Seeds 来提高细节保留和恢复能力，并通过 Upsample Transformer 将 transformer 结构扩展到基本操作中，以实现粗到细的点云补全。定性和定量评估表明，该方法优于几个基准数据集上的现有补全网络。

    Jul, 2022

  • 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

  • AdaPoinTr: 自适应几何感知 Transformer 的多样化点云完形填空

    本文提出了一种新的方法，将点云补全问题转化为集合转换问题，并设计了一种名为 PoinTr 的新模型，采用 Transformer 编码器 - 解码器架构进行点云补全。通过将点云表示为带有位置嵌入的无序点组的集合，我们将输入数据转换为点代理的序列，并使用 Transformer 进行生成。为了更好地利用点云的 3D 几何结构的归纳偏差，我们进一步设计了一个几何感知块，以显式模拟本地几何关系。我们还进一步提出了 AdaPoinTr，并在点云完成期间开发了自适应查询生成机制和新颖的去噪任务，实现了模型的高效和有效训练。我们还展示了我们的方法可以扩展到场景级点云完成方案，并设计了一种新的几何增强语义场景完成框架。我们的方法在现有和新提出的数据集上进行了大量实验证明其有效性，获得了 6.53CD 的 PCN，0.81CD 的 ShapeNet-55 和 0.392MMD 的真实 KITTI，在各种基准测试中均超过了其他工作，并建立了新的技术水平。值得注意的是，AdaPoinTr 可以以更高的吞吐量和更少的 FLOP 实现如此令人满意的性能，而不像以前的最佳方法。

    Jan, 2023

  • 用于 3D 点云分析的收集和分配变换器

    本研究提出了 CDFormer，一种新的利用收集和分布机制的 Transformer 架构，可对点云的局部和全局结构进行有效学习，并在四个流行的点云数据集上取得了新的最佳分类和分割结果。

    Jun, 2023

  • P2M2-Net：基于部件感知的引导式多模态点云补全

    我们提出了一个基于提示的点云补全框架，名为 P2M2-Net，用于更可控和多样化的形状补全。通过使用 Transformer 模型，我们的框架能够高效地融合多模态特征并按照提示指导生成多样化的结果。我们在一个新的大规模 PartNet-Prompt 数据集上训练 P2M2-Net，并在两个具有挑战性的形状补全基准上进行了广泛实验。定量和定性结果表明了引入提示进行更可控的部分感知点云补全和生成的有效性。

    Dec, 2023

  • PMP-Net++：基于 Transformer 增强的多步点移动路径，点云完整化

    本文提出了一种用于点云补全和上采样的新型神经网络 PMP-Net++，该网络通过点云的形变过程实现补全。 Transformer-enhanced representation learning 可以进一步提高 PMP-Net++ 的性能。

    Feb, 2022

  • 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

  • Pointformer 进行的 3D 物体检测

    本文提出了一种 3D 点云特征学习模型 Pointformer，其中使用局部和全局 Transformer 模块对点云数据进行建模，结合了多尺度特征，以及使用坐标调整模块改善物体提议生成，成功地应用于室内和室外场景下目标检测任务，并取得了显著的性能提升。

    Dec, 2020

  • 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