论文解读｜PF-Net：用于 3D 点云补全的点分形网络 原创 | 文 BFT机器人 01背景从激光雷达等设备中获取的点云往往有所缺失（反光、遮挡等），这给点云的后续处理带来了一定的困难，也凸显出点云补全作为点云预处理方法的重要性。点云补全（Point Cloud Completion）用于修补有所缺失的点云（Point Cloud），从缺...
背景 从激光雷达等设备中获取的点云往往有所缺失(反光、遮挡等),这给点云的后续处理带来了一定的困难,也凸显出点云补全作为点云预处理方法的重要性。 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...
背景 从激光雷达等设备中获取的点云往往有所缺失(反光、遮挡等),这给点云的后续处理带来了一定的困难,也凸显出点云补全作为点云预处理方法的重要性。 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...
在名为《Point-Cloud Completion with Pretrained Text-to-image Diffusion Models》的论文中,英伟达和巴伊兰大学的研究人员利用预训练的文本到图像扩散模型来解决OOD对象的这一挑战。 实验证明,即便从未就3D数据训练过,相关模型都可以用于文本引导的3D形状生成。这是通过SDS loss来完成,由SDS loss测量3D形状渲染图像与...
在名为《Point-Cloud Completion with Pretrained Text-to-image Diffusion Models》的论文中,英伟达和巴伊兰大学的研究人员利用预训练的文本到图像扩散模型来解决OOD对象的这一挑战。 实验证明,即便从未就3D数据训练过,相关模型都可以用于文本引导的3D形状生成。这是通过SDS loss来完成,由SDS loss测量3D形状渲染图像与...
Gridding Residual Networkfor Dense Point Cloud Completion 主页:https://haozhexie.com/project/grnet 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。
pcn(Point Completion Network): 输入一个点云X,预测完整的点云Y,第一阶段预测一个稀疏y,第二阶段生成一个具有细节的y。该模型使用自监督方法进行训练。 3.7 变化检测 对于多期点云数据,进行变化检测,传统方法主要是基于dsm的方法和基于点云距离的方法。 基于dsm的方法主要是利用高差或者距离计算。如下图所示,将...
Gridding Residual Network for Dense Point Cloud Completion 主页:https://haozhexie.com/project/grnet 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。
Gridding Residual Network for Dense Point Cloud Completion 主页:https://haozhexie.com/project/grnet 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。
losscan better tackle multiple modes in the prediction. Our ex-periments demonstrate the effectiveness of our method forseveral challenging point cloud completion tasks.1. Introduction3D vision has become one of the current research topicsrecently. Among various types of 3D data description, point...