为了解决上述问题,提出了一种名为 ProxyFormer的新型点云补全网络,它完全保留了不完整的输入并具有更好的细节恢复能力,如图所示。首先,设计了一个特征和位置提取器来将点云转换为proxy,特别注意点位置的表示。然后,我们让部分输入的proxy通过新提出的对缺失部分敏感的ProxyFormer与生成的缺失部分proxy交互,而不是像以前...
点云补全是指根据部分点云恢复完整的点云形状。现有方法需要完整的点云或同一对象的多个部分点云来进行训练。与以前的方法形成对比,本论文提出的Partial2Complete (P2C)第一个仅需要每个对象的单个不完整点云就可以进行自监督学习的框架。具体而言,我们的框架将不完整点云分组为局部点云块作为输入,预测被遮挡的点云...
(1)最小二乘法：可以用于拟合点云数据为平面、曲线或曲面。通过最小化点到拟合曲线或曲面的距离平方和，得到最佳的拟合结果。(2)RANSAC：可以用于拟合点云数据为平面、直线或其他几何形状。它通过随机采样一组数据点进行拟合，并根据预设的阈值判断数据点是否属于拟合模型，迭代优化最佳拟合结果。(3)B样条曲面：B样...
点云补全（Point Cloud Completion）用于修补有所缺失的点云（Point Cloud），从缺失点云出发估计完整点云，从而获得更高质量的点云。点云有助于用较小的数据量描述三维物体，在三维物体的检测识别领域应用广泛。02相关工作传统的点云补全方法基于一定的物体基础结构的先验信息，如对称性信息或语义类信息等，通过一定...
总的来说,英伟达和巴伊兰大学的研究人员提出了利用文本到2D预训练模型来重建各种对象的3D点云补全方法SDS-Complete。为了适应点云使用的SDS loss,他们合并了一个SDF表示,并将表面约束在输入点上。他们成功地将SDS-loss应用于从新视图呈现的图像上,并通过将图像与输入的文本描述对齐来补全对象的缺失部分。
在实际生产应用中，考虑到作业成本和工程周期，对于存在局部点云稀疏和缺失的区域，LiPowerline“极致智能小帮手”能帮您快速补全，从而提高架空输电线路三维重建的准确性和连续性。导线点云稀疏导线点云缺失 引流线点云缺失绝缘子点云稀疏 工具一：交互式补线 推荐使用场景 多基杆塔引流线点云稀疏或缺失的情况。“...
4-点云补全任务 06:30 5-点云检测与配准任务 08:37 6-点云数据特征提取概述与预告 05:12 1-3D数据应用领域与点云介绍 08:19 2-点云数据可视化展示 05:18 3-点云数据特性和及要解决的问题 11:18 4-PointNet算法出发点解读 06:29 5-PointNet算法网络架构解读 10:40 1-PointNet升级版算法要...
在点云分割方面,有一些方法尝试通过更通用的卷积操作来捕捉点云的空间关系。但是之前的方法都是基于一个强烈的假设,即输出点与输入点的三维坐标的相同,因此不能用于三维点云补全。 为了解决上述问题,我们引入3D网格作为中间的表征来规范化无序点云,从而明确地保留了点云的结构和背景。因此,我们提出了一种新的点云...
在本文中,作者提出了ACL-SPC,这是第一个自监督的点云补全方法,仅使用单一输入的部分点云。该方法通过在闭环系统中自适应控制输出来学习补全部分点云。作者还引入了一种一致性损失,以生成相同的完整点云并学习对象的几何特征。通过实验验证,与其他方法相比,该方法在真实世界的场景中更加实用,性能不会下降。在大多数...