03简介文章提出一种基于深度学习的点云分形网络PF-Net。PF-Net采用了一些自己的思路和方法来改善现有的问题：1.以不完整点云作为输入，仅输出缺失部分点云，可保留物体点云的空间结构，对物体的局部特性感知更好；2.提出了更优的点云特征提取器：多分辨率编码器（Multi-Resolution Encoder），多尺度的方法提升了高低...
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,通过一定的先验信息对缺失点云进行修补。这类方法只能处理一些点云缺失率很低、结构特征十分明显的缺失点云。 在PointNet 和 PointNet++ 使用深度学习网络实现了点云分割和点云分类之后,点云深度学习逐渐成为热门研究领域。 如LGAN-AE,...
文章提出一种基于深度学习的点云分形网络PF-Net。PF-Net采用了一些自己的思路和方法来改善现有的问题: 1.以不完整点云作为输入,仅输出缺失部分点云,可保留物体点云的空间结构,对物体的局部特性感知更好; 2.提出了更优的点云特征提取器:多分辨率编码器(Multi-Resolution Encoder),多尺度的方法提升了高低层次点云...
PF-Net(Point Fractal Network for 3D Point Cloud Completion)是一种专门为三维点云补全设计的深度学习模型。以下是对PF-Net的详细介绍: 1. PF-Net是什么 PF-Net是一种基于学习的方法,旨在实现精确和高保真度的3D点云补全。与现有的点云补全网络不同,PF-Net不仅关注于点云的整体形状补全,还侧重于保留原始点云...
用来表达物体空间分布与表面特性的点的集合.国内外众多学者提出了许多3D点云方面的技术,用以分类,分割,补全,配准等研究.本文基于深度学习理论,对3D点云中的补全问题与配准问题进行了探索,开展了两个方面的研究.(1)现有的点云补全方法,侧重于重建整体结构,但突出点或小的不规则表面很难被预测,且由于点云的完整性...
代码地址: https://github.com/zztianzz/PF-Net-Point-Fractal-Network.git 传统的点云补完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,通过一定的先验信息对缺失点云进行修补。这类方法只能处理一些点云缺失率很低、结构特征十分明显的缺失点云。近年来,一些工作也尝试使用深度学习来实现点云...
文章提出一种基于深度学习的点云分形网络PF-Net。PF-Net采用了一些自己的思路和方法来改善现有的问题: 1.以不完整点云作为输入,仅输出缺失部分点云,可保留物体点云的空间结构,对物体的局部特性感知更好; 2.提出了更优的点云特征提取器:多分辨率编码器(Multi-Resolution Encoder),多尺度的方法提升了高低层次点云...