Jul, 2023

通过双反投影网络进行任意点云上采样

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TL;DR3D 传感器获取的点云通常稀疏且嘈杂，点云上采样是一种提高点云密度以恢复详细几何信息的方法。本文提出了一种用于点云上采样的双重背投影网络（DBPnet）。通过采用上下上的方式进行双重背投影，网络不仅对特征残差进行反投影，还对坐标残差进行反投影，从而更好地捕捉特征和空间域中的点关联性，并在均匀和非均匀稀疏点云上实现较低的重构误差。我们的方法也适用于任意上采样任务（例如 4 倍，5.5 倍）。实验结果表明，该方法在与基准点集匹配损失方面实现了最低值。此外，我们方法的成功也证明了非均匀点云不一定需要生成网络。
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发现论文，激发创造
  • PU-Net: 点云上采样网络

    本文提出了一种数据驱动的三维点云上采样技术，通过在特征空间中隐式地学习多层次特征并扩展点集，进而构建高密度点集，并在表面均匀分布的基础上实现采样点的重构，实验结果表明该方法的优越性。

    Jan, 2018

  • SPU-Net: 自投影优化的自监督点云粗到精重构上采样

    提出了一种自监督的点云上采样方法 SPU-Net，该方法利用深度学习模型和 GCN 捕获点云上采样的内在模式，具有解决真实数据稀疏问题的能力。实验表明，该方法与现有的监督方法相比具有可比性能。

    Dec, 2020

  • 基于数据驱动的点云上采样

    本文提出了一种基于深度神经网络的数据驱动算法，使用 Chamfer 距离作为损失函数对 3D 散点云进行上采样，该算法不需要硬编码规则，并能够学习属于不同对象类别的点云的潜在特征，实验结果表明，相比基于优化的上采样方法，该算法能够生成更加均匀和精确的上采样结果。

    Jul, 2018

  • 3D 点云深度可变放大可扩展上采样

    本文提出了一种基于学习的框架，通过自适应地分析输入点云的局部几何结构，设计出轻量级神经网络来统一、排序插值权重以及高阶细化，从而生成具有密集点云的物体 / 场景，并处理非均匀分布和噪声数据，该方法于现实世界中的各种上采样因子都可运作，并在合成和实际数据上均获得了优于现有方法的表现。

    Nov, 2020

  • 深度反投影网络用于超分辨率

    该研究提出了使用深度反投影网络进行超分辨率图像重建的方法，利用迭代升采样和降采样，同时考虑低分辨率输入与高分辨率输出之间的相互依赖关系，并构建了互相连接的上采样和下采样阶段来表示不同类型的图像退化和高分辨率特征，结果证明该方法在多个数据集上实现了新的最佳结果，特别是针对大比例尺的情况。

    Mar, 2018

  • 基于体素网络的任意尺度点云上采样与隐式几何一致性学习

    最近，基于点云的任意尺度上采样机制因其在实际应用中的效率和便利性而越来越受欢迎。为了解决从稀疏点云学习表面表示所面临的挑战，我们提出了一种使用基于体素网络的任意尺度点云上采样框架（PU-VoxelNet）。通过利用体素表达的完整性和规律性，体素网络能够提供预定义的网格空间来近似三维表面，并根据每个网格单元内的预测密度分布重建任意数量的点。进一步，为了改善细节，我们提供了一种辅助训练监督方法，以强制实现局部表面块之间的潜在几何一致性。广泛的实验证明，所提出的方法在固定上采样率和任意尺度上采样方面都优于现有技术。

    Mar, 2024

  • 4DSR-GCN: 使用图卷积网络进行 4D 视频点云上采样

    本研究提出了一种新的方法，使用特定设计的图卷积网络以及结合动态边卷积和图注意力网络，实现对经过重压缩的 3D 视频点云数据的提升和恢复，同时通过更少的参数达到可比较的重建质量，适用于例如自动驾驶中使用的 LiDAR 等边缘计算设备。

    Jun, 2023

  • 通过解耦精细化的方式进行点云上采样

    该研究针对 3D 扫描时获得的稀疏、非均匀和嘈杂点云，提出了一种基于多目标的两级级联网络，包括稠密生成器和空间细化器，能够生成密集的均匀点集，同时修补小洞并调整每个点的位置，结果表明该方法优于现有技术。

    Jun, 2021

  • 深度反投影网络用于单图像超分辨率

    Deep Back-Projection Networks (DBPN) effectively address the mutual dependencies of low- and high-resolution images through iterative up- and down-sampling layers and mutual connections, achieving state-of-the-art results in image super-resolution with large scaling factors such as 8x.

    Apr, 2019

  • DUP-Net：用于三维对抗点云防御的降噪和上采样网络

    为解决神经网络容易被对抗性样本攻击威胁的问题，本论文提出了一种名为 DUP-Net 的防御结构，包括以统计学原理为基础的离群点剔除模块和数据驱动的插值模块，实验表明该防御在 3D 点云分类领域取得了很好的效果。

    Dec, 2018