Oct, 2023

基于动态图卷积神经网络的局部几何结构点云去噪和异常点检测

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TL;DR数字化社会快速发展，朝着数字孪生和元宇宙的实现方向迈进。其中，点云作为一种 3D 空间的媒体格式备受关注。由于测量误差，点云数据受到噪声和异常值的污染，因此在点云处理中需要进行去噪和异常值检测。我们通过应用基于动态图卷积神经网络设计的两种类型的图卷积层来解决 PointCleanNet 未考虑局部几何结构的问题。实验结果表明，所提方法在 AUPR（异常值检测准确度）和 Chamfer 距离（去噪准确度）上优于传统方法。
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发现论文，激发创造
  • PointCleanNet：学习从稠密点云中去噪和去除异常值

    本文介绍一种基于深度学习的点云去噪方法，可以对噪声和离群点进行有效的处理，并且能应用于大规模点云数据的处理中，实验表明该方法可以有效提高 3D 重建的稳健性。

    Jan, 2019

  • 学习图卷积表示用于点云去噪

    本文提出一种基于图卷积层的深度神经网络，能够优雅地处理学习型点云处理方法所遇到的置换不变性问题，通过动态构建邻域图来建立特征的复杂层次结构，与促进接近理想表面的损失相结合，该方法在各种指标上都明显优于现有方法，特别是在高噪声和结构噪声等实际情况下表现尤为稳健。

    Jul, 2020

  • 基于图形的时间动态点云去噪

    这篇论文介绍了一种基于图结构和凸优化方法的技术，用于去噪 3D 点云，并简要讨论了这些方法如何自然推广到时间变化的输入，如 3D 点云时间序列。

    Nov, 2015

  • 使用 Geo-CNN 建模三维点云的局部几何结构

    本文提出了一种名为 Geo-CNN 的算法，通过将点和其局部邻域应用一种称为 GeoConv 的通用卷积操作来捕捉点云中局部几何关系，并在特征提取过程中保留点云的几何结构，实现了在 ModelNet40 和 KITTI 数据集上的最先进性能。

    Nov, 2018

  • 基于点云学习的动态图卷积神经网络

    该论文提出了一种新的神经网络模块 EdgeConv，用于处理点云数据的图形分类和分割任务，它在每个层动态计算出图形，具有可堆叠和可微性等优点，并通过一些标准基准测试展示了优异性能。

    Jan, 2018

  • 基于动态链接的图卷积网络：通过链接层级特征学习点云

    本文提出了一种基于图卷积神经网络的 LDGCNN 模型，用于直接分类和分割点云。通过理论分析、可视化和实验验证，证明了 LDGCNN 在 ModelNet40 和 ShapeNet 数据集上的优异性能。

    Apr, 2019

  • 基于深度神经网络的局部表面估计的 3D 点云去噪

    本文介绍了一种基于神经网络的 3D 点云去噪架构，使用深度学习技术进行去噪，将超过 40000 个采样点的 3D 数据进行网络训练，使用 350 个数据集进行测试，结果表明该算法具有更好的去噪性能和更小的方差。

    Apr, 2019

  • 基于注意力机制的图卷积神经网络点云学习

    提出了名为 AGCN 的新型网络结构，结合了图卷积网络和注意力机制，可以有效地从无序和非结构化的点云数据中提取特征，经实验证明在分类和分割任务中均达到了当前最先进的性能。

    May, 2019

  • 利用核相关和图池化挖掘点云局部结构

    本文提出了两个新的操作，帮助 PointNet 更高效地利用局部结构以提高 3D 点云的语义学习效果，并通过实验证明，我们的模型可以捕获局部信息并在主要数据集上表现更好。

    Dec, 2017

  • 基于图卷积神经网络的三维点云分类

    本文介绍了使用 Graph-CNNs 和 PointGCN 对 3D 点云数据进行分类的方法，通过局部图卷积和两种图降采样操作实现了对点云局部结构的有效探索，与竞争方案相比，该架构具有更稳定的性能。

    Nov, 2018