May, 2023

DualGenerator: 基于信息交互的生成网络用于点云补全

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TL;DR本研究提出了一种基于信息交互的生成式网络，用于点云的完整性补全，并引入了本地细化模块和 DGStyleGAN，以捕捉局部结构和提高网络的鲁棒性和生成质量。经定量和定性测试，证明了该方法在 MVP 和 Completion3D 数据集方面的表现优异，并且在加入噪声干扰或稀疏抽样后，性能不会显著降低。
point cloudcompletiongenerative networklocal refinement moduledgstylegan
发现论文，激发创造
  • DMF-Net：基于双通道模态融合和形状感知上采样变换的图像导向点云补全

    我们提出了一种新颖的双通道模态融合网络（DMF-Net），用于图像引导的点云完成任务，在粗到精的方式下，通过将图像和部分点云一起输入网络进行模态融合，从而实现点云的恢复和补全，实验结果表明 DMF-Net 在 ShapeNet-ViPC 数据集上的性能优于现有的单模态和多模态点云完成方法。

    Jun, 2024

  • SVDFormer: 自视角增强和自结构双生成器补充点云

    本文介绍 SVDFormer，一种创新的网络用于解决点云完成中的两个具体挑战：从不完全的点云中理解忠实的整体形状和生成高精度的局部结构。

    Jul, 2023

  • 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

  • 通过风格调制的生成对抗网络实现多样化的形状补全

    通过引入多样性惩罚和多尺度鉴别器，我们提出了一种新颖的条件生成对抗网络，可以从部分观察到的点云中生成多种多样的合理完整形状，这一方法在尊重部分观测的同时获得了更大的完成多样性。

    Nov, 2023

  • 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

  • 自我监督的点云补全级联优化网络

    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。

    Oct, 2020

  • 变分关系点补全网络用于稳定的 3D 分类

    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

  • 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

  • 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

  • 高效几何感知的三维生成对抗网络

    使用单视角 2D 照片集合进行高质量多视角一致的图片和 3D 形状的非监督生成一直是一个难题，本文提出了一种混合显式 - 隐式网络架构，用于提高 3D GANs 的计算效率和图像质量，实现了高分辨率实时多视角一致的图像合成，同时产生高质量的 3D 几何体。

    Dec, 2021