6. 基于深度学习的方法:利用深度神经网络对点云的局部和全局特征进行学习,对缺失的点云进行预测。这种方法能够产生高质量的补全结果,但需要大量的计算资源和训练数据。 7. 基于图像处理的方法:将点云投影到二维图像平面,利用图像处理的技术对缺失的点云进行补全。这种方法可以利用图像处理的先进技术进行补全,但可能会...
将proxy映射回点空间后,将其与不完整的输入点拼接以 100% 保留原始数据。在训练期间,使用点云的真实缺失部分来增加先验知识和预测误差细化。ProxyFormer的流程如图所示。点云的补全分为两步。首先,简单地将不完整的种子特征转换为预测的粗糙缺失部分。其次,将预测的缺失Proxy和粗糙部分送至FoldingNet以获得预测的密集缺...
残缺点云补全的方法主要有以下几种: 1.基于单视角的点云补全:当只有一个观察视角时,可以利用先验知识和推理来生成并补全完整的三维几何形状。这种方法通常需要训练数据集来训练模型,并使用测试数据集来检验模型的性能。 2.基于双视角的点云配准:如果有两个互有重叠的残缺观察视角,可以通过优化和配准的方法逐步实现三...
(3)基于高斯过程的插值：利用高斯过程模型对点云进行建模，通过预测未知点的属性来进行插值。该方法可以考虑点云的全局特征，但计算复杂度较高。(4)基于光滑度的插值：通过对点云进行平滑度估计，选择最佳的邻域来进行插值。该方法能够保持点云的平滑性，但可能会导致细节丢失。(5)基于网格的插值：将点云转化为网格...
还有一些方法利用对象的对称性质来完成不完整的点云。深度学习方法:随着深度学习的发展,一些学习驱动的方法出现,它们使用大量数据实现点云补全。一些方法将点云转换为体素,以应用卷积神经网络(CNNs),PCN作为第一个点云数据驱动方法,直接用点云训练补全网络,而不是将其转换为其他表示形式。后续的工作提出了各种架构和...
上海交通大学、上海科技大学和香港大学的团队提出了一种名为GeoFormer的新型点云补全方法。该方法将来自多视角一致规范坐标图(CCMs)的图像特征与点特征相结合,以增强全局几何特征,并采用多尺度几何感知上采样模块逐步增强局部细节。该论文介绍了这一创新方法的原理和实验结果,为点云处理领域的研究提供了新的思路和方法。
以下是一个基本的点云补全方法的步骤: 1.数据准备:收集包含完整和不完整点云数据的训练集。完整点云可以来自3D扫描仪或其他可靠数据源,而不完整点云可以是人为删除一部分点云或损坏的点云。 2.数据预处理:进行点云数据的预处理,例如去除噪声、进行坐标缩放或归一化等操作,以确保输入数据具有一致的格式和质量。
因为微小目标的点云本身就比较乱,临近的点可能并不是朝着一个正儿八经的方向,结果补出来的东西完全不对,那真是失败到家了。 然后我又想,是不是可以借鉴一些大目标点云补全的方法呢?我就找了一个比较成熟的大目标用的算法,改巴改巴就用到微小目标上了。这就好比把大人的衣服直接套在小孩身上,根本就不合适嘛...
在CVPR 2021上,商汤科技-南洋理工大学联合 AI 研究中心 S-Lab 提出了基于GAN逆映射的无监督点云补全方法:ShapeInversion。与已有的全监督方法相比,ShapeInversion首次将生成对抗网络(GAN)逆映射引入到点云补全中。利用GAN提供的先验知识,ShapeInversion不仅在已有的基线上媲美众多有监督方法,还展示了显著的泛化能力,对真...
点云补全方法包括:对所述待补全点云进行特征提取,得到表征所述待补全点云空间分布特征的已知特征向量;采用自注意力机制模型处理所述已知特征向量,得到表征缺失点云空间分布特征的预测特征向量,其中在采用自注意力机制模型处理所述已知特征向量的过程中,将中间计算得到的至少一个查询矩阵和/或键矩阵进行低秩分解为低秩...