混合去噪通用占据网络
本文提出基于卷积的代表性网络 Convolutional Occupancy Networks 用于 3D 重建,实现了在较为复杂的几何情况下的结构化推理及其他先验偏差的融合,通过从噪声点云等数据中重建复杂几何模型且适用于大尺度室内场景。
Mar, 2020
本文提出了一种新的基于占据网络的、在 3D 重建方面使用的表示方法,可以在计算和内存效率上实现任意拓扑的高分辨率几何表示,并通过各种输入进行推断,产生竞争力的结果。
Dec, 2018
本文提出了一种名为 PointMLP 的纯残差 MLP 网络,它不使用复杂的局部几何提取器,但仍能表现出很高的竞争力,装备了提出的轻量级几何仿射模块,PointMLP 在多个数据集上都达到了新的最佳状态,相对于大多数最近的 CurveNet,PointMLP 的训练速度快两倍,测试速度快七倍,并在 ModelNet40 基准测试中获得更高的精度。
Feb, 2022
本研究提出了一种新型的动态平面卷积占据网络 (Dynamic Plane Convolutional Occupancy Networks),它可以通过编码点云并将其投影到多个 2D 动态平面上,使用全连接网络来预测最佳的平面参数,进而从未定向的点云中实现更优秀的表面重建。该方法在 ShapeNet 和室内场景数据集上均表现出优越性能,并对学习到的动态平面的分布提供了有趣的观察结果。
Nov, 2020
本文提出了一种基于自编码器的 3D 点云去噪方法,该方法通过学习嵌入式邻域特征的稀疏点的局部和非局部特征表示,对 3D 点云中的噪声进行去除,并通过重建的流形重新采样得到去噪后的点云,该方法在合成噪声和真实世界噪声下均表现出显著的性能优于现有的去噪方法。
Jul, 2020
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
本文研究了学习基础的 3D 重建方法在体现经验偏好时的架构问题,发现编码器空间范围、场景几何特征描述和多视图信息聚合机制对性能的影响,并提出相应的机制以增强对这些经验偏好的表达。在 ShapeNet 基准测试中,我们的模型在各种设置下均实现了最先进的成果。
Jun, 2020
研究提出了一种使用点云卷积和在每个输入点计算潜在向量的方法,然后进行最近邻的基于学习的插值。实验结果表明,该方法在大多数经典指标上明显优于其他方法,生成更精细的细节并更好地重建了更薄的体积。
Jan, 2022
本文提出了一种用于不同形状分析任务的通用和高效形状编码网络的无监督方法,具体方法是联合编码和学习来自未标记的三维点云的形状和点特征,使用基于八叉树的卷积神经网络来进行编码,并设计了一个简单而高效的多分辨率实例判别损失,本方法不仅表现出了所有无监督方法中最佳的性能,还在小标记数据集的任务中表现出了与监督方法有竞争力的性能,甚至在细粒度形状分割任务中超过了现有的监督方法。
Aug, 2020